真机安装 Ubuntu 及基本配置

By | 2022年12月19日
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用 rufus 制作 Ubuntu U盘启动盘

家里电脑 CPU X86 架构，系统是 Windows10，下面将它换成 Ubuntu，当前下载的最新版是 ubuntu-22.04.1-desktop-amd64.iso，不同版本安装基本都一样，Ubuntu 官方下载地址。

Windows 上装好 Rufus，插入U盘，按下面设置制作启动盘：

装好后，U盘被占 4 个GB，Ubuntu 22 被装在里面了，无需放 iso 镜像。

安装步骤

BIOS 上选择 U盘启动就不讲了，对于我的华硕主板，这里最关键的是要 开启CSM 和 选择UEFI：

重启电脑。之后，选择 Try or Install Ubuntu 开始安装：

对于七彩虹主板，选择 Try or Install Ubuntu 后，会显示以下界面：

必须根据提示按 DEL 键才触发真正的安装，此时会切到命令控制台打印一堆安装的日志，大概1分钟后，出来下面的界面（华硕的好像直接进到下面的界面了）：

装好后，先来设置禁止自动更新：

设置国内原（可调通SSH后设置，否则拷贝内容麻烦）

先备份原来的源：

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

接着执行 vi /etc/apt/sources.list 编辑源，依次按 :%d 三个字符清空文件，放入下面内容：

# deb cdrom:[Ubuntu 22.04 LTS _Jammy Jellyfish_ - Release amd64 (20220419)]/ jammy main restricted

# See http://help.ubuntu.com/community/UpgradeNotes for how to upgrade to
# newer versions of the distribution.
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted
# deb-src http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ jammy main restricted

## Major bug fix updates produced after the final release of the
## distribution.
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted
# deb-src http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted

## N.B. software from this repository is ENTIRELY UNSUPPORTED by the Ubuntu
## team. Also, please note that software in universe WILL NOT receive any
## review or updates from the Ubuntu security team.
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy universe
# deb-src http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ jammy universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates universe
# deb-src http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ jammy-updates universe

## N.B. software from this repository is ENTIRELY UNSUPPORTED by the Ubuntu 
## team, and may not be under a free licence. Please satisfy yourself as to 
## your rights to use the software. Also, please note that software in 
## multiverse WILL NOT receive any review or updates from the Ubuntu
## security team.
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy multiverse
# deb-src http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ jammy multiverse
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates multiverse
# deb-src http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ jammy-updates multiverse

## N.B. software from this repository may not have been tested as
## extensively as that contained in the main release, although it includes
## newer versions of some applications which may provide useful features.
## Also, please note that software in backports WILL NOT receive any review
## or updates from the Ubuntu security team.
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# deb-src http://cn.archive.ubuntu.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu jammy-security main restricted
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security universe
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu jammy-security universe
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security multiverse
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu jammy-security multiverse

# This system was installed using small removable media
# (e.g. netinst, live or single CD). The matching "deb cdrom"
# entries were disabled at the end of the installation process.
# For information about how to configure apt package sources,
# see the sources.list(5) manual.

接着使用命令 sudo apt update 更新源就好了。

安装 vim 编辑器

自带 vi 编辑器超级不好用，尤其是按回退等键时并不是期望的效果。

apt install -y vim

允许 root 账号登录桌面

默认 root 账号无法登录桌面的，下面来支持下，先配个 root 密码：

sudo passwd root

接下来执行 su root 切换到 root 账户下操作：

vim /etc/pam.d/gdm-autologin

找到 auth required pam_succeed_if.so user !=root quiet_success 加 # 注释，大概在第三行。

vim /etc/pam.d/gdm-password

在 auth required pam_succeed_if.so user !=root quiet_success 加 # 注释。

两处注释掉后重启电脑，就可以用 root 账号来登录桌面了。

安装 SSH 服务

# 安装 SSH 服务
apt install -y openssh-server

允许 root 账户使用 SSH：

vim /etc/ssh/sshd_config

找到 PermitRootLogin prohibit-password 注释掉，下面加一条 PermitRootLogin yes，改好后重启服务：

systemctl start sshd

生产服务器建议使用SSH公钥认证方式，具体可参考：配置 SSH 公钥认证登录

配置静态IP（可选）

对于没装可视化界面的 Ubuntu，可用下面方式配置静态IP和DNS：

# 1.查看 netplan 配置文件是否存在
ls /etc/netplan

# 2.编辑配置文件（内容请看下面截图）
vim /etc/netplan/*.yaml

# 3.应用配置（使用 try 而不是 apply 的原因是，如果配置错误导致断网，连不上，那没关系，只需要等120秒，网络配置就会自动恢复到原来的状态。）
netplan try

# 4.检查新配的静态IP是否生效（看截图）
ip addr

/etc/netplan/01-network-manager-all.yaml:

# Let NetworkManager manage all devices on this system
#network:
#  version: 2
#  renderer: NetworkManager
network:
  version: 2
  ethernets:
    enp4s0:
      addresses:
        - 192.168.3.114/24
      routes:
        - to: default
          via: 192.168.3.1
      nameservers:
        addresses:
          - 192.168.3.1

192.168.3.114/24 是 Ubuntu 的 IP 地址；via: 192.168.3.1 是网关；nameservers 下配的是 DNS，这里使用网关的；192.168.3.114/24 有时候得用 16 位的，比如在公司时，否则无法上外网。

提醒：不要在 via: 192.168.3.1 这种后面加注解（#…），否则格式错误会导致无法生效。

01-network-manager-all.yaml 用于配置第一个接口。如果您有多个接口，请使用 02-network-manager-all.yaml 作为第二个接口。Netplan 按数字顺序应用配置。这意味着 01 文件将在 02 文件之前应用。

如果你更习惯使用 Ubuntu 桌面环境的 GUI 网络管理工具，可以恢复 NetworkManager 接管网络，使用命令 vi /etc/netplan/01-network-manager-all.yaml，修改为：

network:
  version: 2
  renderer: NetworkManager

然后应用新的 Netplan 配置，并重启 NetworkManager：

sudo netplan apply
sudo systemctl restart NetworkManager

安装 Nvidia GPU 显卡驱动

# 借助下面命令查看可安装驱动
ubuntu-drivers devices

# GTX3090 会推荐装驱动 nvidia-driver-550（支持 cuda12.4.0）
sudo apt install  -y nvidia-driver-550

# 若遇"nvidia-container-cli: initialization error: nvml error: driver not loaded: unknown"很可能是显卡线没插好，我就遇到过2次，搞了好久才回过神来发现线头没插到显卡上。

装到一半出现 UEFI Secure boot 验证机制，需要输入一个 secure boot 密码（装 GTX 3060 Ti 时没有出现这个验证机制），以便重启系统时再次输入此密码来验证固件启动的代码是可信的：

安装完显卡驱动后，需重启加载驱动，重启后出现如下图，开始不懂选了第一个 Continue boot，致新安装的 N 卡驱动没有加载，想重新选择重启电脑却再也不不出来此界面：

出现 perform mok management 后正确的做法是：

  1. 当进入蓝色背景的界面perform mok management 后，选择 enroll mok
  2. 进入enroll mok 界面，选择 continue
  3. 进入enroll the key 界面，选择 yes
  4. 接下来输入你在安装驱动时输入的密码
  5. 之后会跳到蓝色背景的界面perform mok management 选择第一个 reboot

这样，重启后N卡驱动就加载了（ubuntu下搜索软件 nvidia）：

也可以用下面的命令来测试 nvidia driver 是否安装成功：

nvidia-smi

对于像我一样刚开始 perform mok management 选错的，可以通过下面方式清理驱动，然后重新安装：

# 请注意，这个命令也会卸载掉 nvidia-container-runtime，导致 docker 中无法使用 GPU，必须重新安装才行
sudo apt remove -y --purge nvidia*
sudo apt update
sudo apt install  nvidia-driver-525

GPU 监视

# 每隔1秒更新 GPU 运行情况
watch -n 1 nvidia-smi

Docker

安装 Docker 引擎

（1）按照官方教程一步步复制命令粘贴即可：Install Docker Engine on Ubuntu 。
（2）在 2024-10-19 日使用了2个国内源安装，下载都超级慢了，因此按官方文档来离线安装。Ubuntu 22.04 的代号是 Jammy Jellyfish，对应离线安装包 jammy 目录，直达下载地址。安装命令：

sudo dpkg -i ./containerd.io_*_*.deb \
  ./docker-ce_27.3.1-1~ubuntu.22.04~jammy_amd64.deb \
  ./docker-ce-cli_*_*.deb \
  ./docker-buildx-plugin_*_*.deb \
  ./docker-compose-plugin_*_*.deb


装好后 Docker 引起已启动了，而且会开机自动启动 Docker。

# 检查 Docker 是否运行正常
systemctl status docker

接着将 Docker 默认数据目录位置 /var/lib/docker 改到 /home/xxx/service/docker，在 /etc/docker/daemon.json 中写入如下内容（文件不存在则新建）：

{
    "data-root": "/home/xxx/service/docker"
}

加好后重新启动下服务：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
# 删除旧目录
rm -rf /var/lib/docker/

安装 nvidia-container-runtime

接着我们再安装 nvidia-container-runtime 插件，以便 docker 容器中可以使用 GPU，安装过程请参考： Docker 中 GPU 的使用。

安装 docker-compose

离线安装教程（生产环境推荐）

# 安装最新版（装好后 compose 文件可能会不兼容，得更新）
apt install -y docker-compose
# 查看当前版本
docker compose version
# 卸载
sudo apt-get remove docker-compose-plugin

安全防护

安装 Fail2Ban

线上服务器若启用 SSH 服务很容易被暴力攻击：

解决办法是装个 Fail2Ban，Fail2Ban 开箱即用：

apt install -y fail2ban && systemctl start fail2ban && systemctl enable fail2ban && systemctl status fail2ban

Fail2Ban 会扫描日志文件 /var/log/auth.log 并禁止登录尝试失败次数过多的 IP 地址。它通过更新系统防火墙规则来拒绝来自这些 IP 地址的新连接，时间可配置。Fail2Ban 开箱即用，可以读取许多标准日志文件，例如 sshd 和 Apache 的日志文件，并且可以轻松配置为读取您选择的任何日志文件，以查找您想要的任何错误。还支持发送邮件通知。

尽管 Fail2Ban 能够降低错误身份验证尝试的发生率，但它无法消除弱身份验证带来的风险。如果您确实想保护服务，请将服务设置为仅使用双因素或公/私身份验证机制。

Fail2Ban GitHub 地址：https://github.com/fail2ban/fail2ban/wiki/How-to-install-fail2ban-packages#debian–ubuntu

Dockerfile 中使用国内源

apt-get 使用国内源

# apt-get 使用阿里云源
RUN  sed -i s@/archive.ubuntu.com/@/mirrors.aliyun.com/@g /etc/apt/sources.list && apt-get clean

pip 使用国内源

对于 pip 使用国内源，可以在 pip 命令后面加 -i 参数，例如：

# 使用 -i 参数指定国内源（推荐）
pip install tensorflow==2.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

参考：pip 笔记

Docker 容器中使用代理下载

用github项目上的 Dockerfile 制作镜像，如 StableDiffusionWebui、Fooocus等，首次启动时会下载很多模型，由于国内被导致启动失败，实际上可以进入容器手动下载。

（1）以 fooocus 为例，首先修改 docker-compose.yml，添加 command: /bin/sh -c “sleep 36000;”，这一步的目的是让容器不挂掉，一直保持运行状态。

（2）容器起来后，运行 docker run -it –rm fooocus bash 进入容器，然后执行 export http_proxy="http://192.168.3.130:7890" && export https_proxy="http://192.168.3.130:7890" 设置代理，测试:curl https://google.com

（3）不要关闭当前shell窗口，继续执行脚本 /content/entrypoint.sh ${CMDARGS}，这个命令在 Dockerfile 最后一行的 CMD 处，一旦调用此脚本，就会开始下载缺失的模型，这些模型会下载到 volumes 中持久化。

用 rsync/scp 命令内网传输

若两台 linux 用千兆线连接，推荐直接用 scp 命令在这两台电脑间传输数据，速度可达 125MB/s。
若用 Windows 电脑里的 XFTP 等工具与这两台电脑建立连接后，再可视化拖动一台中的数据到另一台，速度会非常慢只有 20MB/s，瓶颈可能是我的 Windows 电脑用的 wifi 把，暂不深入研究了。

rsync 传输（推荐）
scp 传输

#【linux -> linux】
scp /home/docker-image/tomcat-*.tar.gz root@192.168.3.112:/home/docker-image

Ubuntu 排错

磁盘空间不足致无法开机

先说说 Ubuntu 环境： SSD 固态硬盘 512GB，配置了60GB的系统Swap，加上模型、镜像大概 200GB，总共大概会占用50%磁盘空间。

某天开机直接卡在下图，大概说docker无法启动：

怎么办？重装系统，太费时，还是先排查下吧…….

开机长按Shift进入 Grub，选第二个高级选项：

此时会显示 Recovery Menu 菜单，我尝试用 fsck 恢复：

但报错了：No space left on device：

看到这个错，就看到了希望，回到 Recovery Menu 菜单，此时选择 root：

注意，在这里使用 root 命令行时要输入密码，如果密码有大写，按切换键是不会有任何提示的，包括键盘上的大写灯也不会亮起，但实际是可用的，第一次使用时，当密码输入错误，一度让我怀疑这里无法使用大写导致，实际上是自己想多。进入shell命令界面后，迫不及待打一个 df -h 看下磁盘空间，果然磁盘100%用尽：

再用 du -sh * 层层目录排查，最终发现 docker overlay2 目录占用大量磁盘空间：

最终解决办法：执行 docker system prune 释放了120GB 磁盘空间，暂时解决了问题。

Unable to determine the device handle for GPU0000:01:00.0: Unknown Error

主板上插了 2080ti 和 3090 两块显卡，AI满负荷运转重启没过多久又报上面的错。经测，是因为用了一拖二的线，供电不足了，换两个2080ti 就没事了（把 3090 的卸了），但是显卡温度竟达到了 86%

NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running

问题现象：容器挂掉了，执行 nvidia-smi 就爆上面的错，但是显示器能正常显示说面，执行 lspci | grep -i nvidia 查看系统显卡型号也没问题。
解决办法：卸载 nvidia-driver-525 重新装了 nvidia-driver-535 后， nvidia-smi 命令可以用了，但是执行 docker image ls 却发现之前的镜像没了。我猜这个问题是否与 docker 自动更新了什么有关！

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