基于CentOS7下飞桨平台搭建

飞桨平台依赖的底层系统：
Linux（这里选取CentOS7.2.1511），64bit，x86-64，cpu

搭建方案：

方案一：基于docker安装配置PaddlePaddle环境
方案二：基于anaconda3环境下使用pip安装PaddlePaddle环境

方案实施记录：

一、第一种方案，docker部署起来是比较简单，但存在问题

• 在本地配置yum更新源和docker更新源（换为国内阿里的）；
  centos阿里云yum源
  docker阿里云yum源

• 安装docker依赖工具
  # yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

• 安装docker容器
  # yum -y install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

• 查看docker版本
  # docker -v

• 查看docker服务状态，启动docker服务，设置docker服务开机自启动
  # systemctl status docker
  # systemctl start docker
  # systemctl enable docker

• 为了能够快速拉取docker，配置docker加速器，注意配置文件中不要出现中文和空格
  # vi /etc/docker/daemon.json
  {
  “registry-mirrors”:[“https://ung2thfc.mirror.aliyuncs.com”]
  }

• 拉取paddlepaddle，然后运行paddlepaddle
  # docker pull paddlepaddle/paddle:latest
  # docker run -p 8888:8888 paddlepaddle/paddle
  本地主机8888端口映射到docker容器8888端口

    （也可以拉取百度的）
    	# docker pull hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.2
    	
    	# docker run --name baidu-paddlepaddle -it -v $PWD:/paddle hub.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:1.2 /bin/bash
  

• 在上一步以后，启动防火墙并放通主机8888端口
  # systemctl start firewalld.service
  # firewall-cmd --zone=public --add-port=8888/tcp --permanent
  # firewall-cmd --reload
  # firewall-cmd --list-ports

• 终端下主机直接访问：
  # curl http://127.0.0.1:8888/
  发现终端下没有反应，
  然后浏览器访问，主机局域网ip:port，http://210.44.28.101:8888/
  依然没反应，排查原因是由于paddle容器下jupyter notebook没有安装，
  查看paddle容器下python环境，
  # python -V
  查看得知python2.7
  # python3 -V
  查看得知python3.5

• 使用pip和pip3安装 jupyter notebook均失败
  python安装包出现WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None))
  搜索资料，把pip源换成国内源以后，依然安装失败

    【注意：】
    	docker容器下，python2和python3解释器下import paddle.fluid，没出现报错；
    	原本计划是在浏览器端使用paddle book，然后import paddle.fluid，但是浏览器访问失败，
    	于是换成在paddle容器下安装jupyter notebook，经多次尝试也失败了
  

二、采用第二种方案，直接在主机上安装

1）前提：
	先安装anaconda3
	# wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

2）授权可执行权限
	# chmod +x Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

3）执行脚本
	# ./Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

4）激活 .bashrc
	# source .bashrc

5）生成 jupyter notebook配置文件
	# jupyter notebook --generate-config

6）生成jupyter notebook密码
	# jupyter notebook password

7）启动防火墙并放通主机1234端口
	# systemctl start firewalld.service
	# firewall-cmd --zone=public --add-port=8888/tcp --permanent
	# firewall-cmd --reload
	# firewall-cmd --list-ports 

8）创建目录，并在该目录下以后台方式启动jupyter
	# mkdir deep-learning
	# nohup jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=1234 --allow-root &

9）执行以下命令安装paddle（使用百度源），[参考：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick#show_info]
	# python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
	
10）使用 python3 进入python解释器，
	输入import paddle.fluid as pf
	再输入 pf.install_check.run_check()

11）浏览器端访问主机（http://ip:port/），进入jupyter notebook
		新建一个python3文件，在单元格写入

import paddle.fluid as pf
print(pf.install_check.run_check())

运行结果

Running Verify Fluid Program …
Your Paddle Fluid works well on SINGLE GPU or CPU.
Your Paddle Fluid works well on MUTIPLE GPU or CPU.
Your Paddle Fluid is installed successfully! Let’s start deep Learning with Paddle Fluid now
None

综上两种方案，推荐选择第一种方案。