Ubuntu 20.04 上使用 Docker / Container

大語言模型教得很好，真的不必再到處 google 了

如何安裝 Docker / Container 這邊就簡單講一下

也許以後的方法又不一樣

1. 更新現有套件

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

2. 安裝相關套件

sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

3. 加入 Docker 官方 GPG Key

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg

4. 設置 Stable Repository

echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

5. 安裝 Docker

sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

6. 啟用 Docker

sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

7. 查看版本

sudo docker --version
sudo docker compose version

8. 運行 hello world 容器

sudo docker run hello-world

如果成功的話應該會看到一段 Hello from Docker 訊息

這邊就不貼了

然後以下是幾個常用指令

(a) 列出所有 image

sudo docker images

(b) 執行 image

sudo docker run -d --name container-name image-name

images 就是躺在 disk 裡面的東西

使用 docker run 它就會載入變成 container

這個 container-name 不能重複

至於怎麼製作 image 我們在下一篇文章再講

(c) 列出所有的 container

sudo docker ps -a

     列出正在運行的 container

sudo docker ps

(d) 停止 container

sudo docker stop container-name

(e) 執行 container

如果之前已經使用過 run 把 image 變成 container

那麼再次啟動時要使用 start

sudo docker start container-name

(f) 移除 container

sudo docker rm container-name

(g) 移除 image

sudo docker rmi image-name

上面提到的都是使用 "container name" & "image name"

但其實也可以用 "container id" & "image id"

差不多講到這

如何在 ubuntu 20.04 把 shell script 寫成 service

 首先，當你有問題時，第一個該試的就是問大語言模型

大語言模型回答得很好

我這邊就簡單的講一下所需步驟

1. 建立 systemd service unit file

基本上這類型的檔案都會放在 /etc/systemd/system 這個目錄下

舉例來說，我的 script 叫做 my-script.sh

而我想要建立一個 my-script.service

我只需要打開 terminal 並執行

sudo nano /etc/systemd/system/my-script.service

2. 在上面的指令打開檔案後，加入下列內容

[Unit]
Description=My Custom Script
After=network.target

[Service]
ExecStart=/bin/bash /path/to/your/script.sh
WorkingDirectory=/path/to/working/directory
StandardOutput=journal
StandardError=journal
Restart=on-failure
User=your_user_name
Group=your_group_name

[Install]
WantedBy=multi-user.target

這邊補充一些項目

(a) ExecStart 其實可以寫成

ExecStart="/path/to/your/script.sh"

然後以我自己的情況來說

(b) WorkingDirectory 我會寫成 sh 的 folder

也就是下面這樣

WorkingDirectory=/path/to/your

(c) [Unit] 裡面的 After 如果不需要的話可以留空

After=

直接刪掉也許也可以吧

(d) Restart 除了 "on-failure" 之外，還有 "always"

(e) 還有一個參數叫做 RestartSec

RestartSec=60

應該是掛掉後 隔 60 秒再啟動

(f) User, Group 那些都可以刪掉沒差

sudo apt update
sudo apt install samba

(g) Type 目前遇到都是寫 simple 就可以了

(h) StandardOutput, StandardError 用來輸出 logs (目前沒用過) 

3. 重新讀取 service file

sudo systemctl daemon-reload

4. 啟用 service

sudo systemctl enable my-script.service

5. 開始 service

sudo systemctl start my-script.service

6. 檢查 service 狀態

sudo systemctl status my-script.service

7. 停止 service

sudo systemctl stop my-script.service

註: 如果你的 sh 沒有執行權限，可以使用下列指令

chmod +x /path/to/your/script.sh

大概就這樣吧，寫成 service 就可以很輕鬆地背景執行了

兩台電腦如何存取同一個檔案

今天遇到的問題 : 兩台電腦如何存取同一個檔案

大概有想到幾個方法

1. ubuntu 開 share folder 給 windows

2. windows 開 share folder 給 unbuntu

3. 用 mongoDB 做 KV store

4. 用 amazonS3

最後採用 1 的作法，順便記錄一下

一開始先是上網 google 了一下

很快就找到一堆人講，試了 2 個都不 work，也不知道是缺啥

打開 chatgpt 問一下詳細多了

step1. 安裝 Samba(SMB)

sudo apt update
sudo apt install samba

step2. 編輯設定檔

sudo nano /etc/samba/smb.conf

打開後 scroll 到最下面，然後加入下面這段

[SharedFolder]
path = /path/to/share
available = yes
valid users = your_username
read only = no
browsable = yes
public = yes
writable = yes

step3. 設定 Samba 密碼

sudo smbpasswd -a your_username

step4. 重啟 Samba 服務

sudo systemctl restart smbd

step5. 防火牆允許 Samba 服務

sudo ufw allow samba

step6. 完成，現在可以在File Explorer輸入下列位置就可以訪問了

\\ubuntu_ip_address\SharedFolder

他會要你輸入 username & password 就是你在 step3 設置的

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如果我在 Ubuntu 有兩個資料夾要分享該怎麼做?

chatgpt 的回答如下，供參考

step1. 編輯設定檔

sudo nano /etc/samba/smb.conf

打開後 scroll 到最下面，然後加入下面這段

[Folder1]
path = /home/username/folder1
available = yes
valid users = your_username
read only = no
browsable = yes
public = yes
writable = yes

[Folder2]
path = /home/username/folder2
available = yes
valid users = your_username
read only = no
browsable = yes
public = yes
writable = yes

----------------------------------------------------------------------------------------------

如果要用 python 存取 shared folder 該怎麼做?

1. 使用 smbprotocol

pip install smbprotocol

然後使用下面這段程式

import smbprotocol
from smbprotocol import smb2
from smbprotocol import client

# Initialize the SMB protocol (need to run this before anything else)
smbprotocol.ClientConfig(username="your_username", password="your_password", domain="WORKGROUP")

# Set the server address and share name
server = "192.168.1.100"  # IP address of the Ubuntu machine with the shared folder
share = "Folder1"  # The name of the share in smb.conf
file_path = "testfile.txt"  # File inside the shared folder you want to access

# Connect to the share
client = smb2.SMB2(server, 445)

# Open the shared folder and access the file
with client.open(share, file_path, "rb") as file:
    data = file.read()  # Read the file content
    print(data.decode())  # Print the content of the file

# You can also use client.list() to list files and directories
for item in client.list(share):
    print(item)

But

我想使用 json 來做存取，譬如下面這樣

with open(json_path, mode="w", encoding="utf-8") as f: 
    json.dump(json_data, f, indent=4, ensure_ascii=False)

這時候 chatgpt 就建議使用 mount 的方式了

如果是用 windows 的話，打開 File Explorer 的首頁

按右鍵就會出現 Add a network location

在 windows 我可以用以下 path 存取

path = r"\\192.168.50.75\sharedfolder\bb.json"

但這段字丟到 linux 上會有問題，用下面這樣打開 json 會報錯

with open(json_path, mode="r", encoding="utf-8") as f: 
    json_data = json.loads(f.read())

因為 linux 上使用的是 "/" 而不是 "\"

所以要做

path = path.replace("\\", "/")

大概是這樣

ubuntu 20.04 安裝 CUDA 12.2 for RTX 3060

 

這兩天按照之前自己寫的步驟來裝 NV Driver

結果又有問題了

裝到 cuda 的時候，出現以下畫面

重新來來回回弄好了幾遍

就是不行，順道提一下清除指令如下

sudo apt-get --purge remove nvidia-* <-- 新發現                             sudo apt-get --purge remove "*nvidia*" <-- 新發現                                                                                                                                                      sudo apt purge nvidia* -y                                                       sudo apt remove nvidia-* -y                                                                             sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*                                                             sudo apt autoremove -y && sudo apt autoclean -y                                          sudo rm -rf /usr/local/cuda*                                                                        

另外記錄一下幾個可能有用的指令

* 查看驅動版本號

sudo dpkg --list | grep nvidia-*

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簡單來說

之前安裝 driver 的部分是沒問題的

可以按照之前的說明安裝

但 driver 535 版本看起來是 CUDA 12.2 

所以這次就改裝 12.2 吧

首先，到以下網址

https://developer.nvidia.com/cuda-12-2-0-download-archive

要裝在 ubuntu 20.04 上

所以選 linux -> x86_64 -> Ubuntu -> 20.04 -> runfile (local)

然後出現

Installation Instructions:

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_installers/cuda_12.2.0_535.54.03_linux.runsudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run

照著做，執行 sh 後，他會說已偵測到有其他安裝程式之類的

強烈建議你不要繼續，別理他，選繼續

會出現以下畫面

這真的讓人搞不懂

前面的X到底是要選還是不要選

答案是，有X是要選的

driver 我們剛才裝過了

註 : 這個 sh 也能安裝 driver，但似乎要 OS 進入 cmd 模式才行? 不確定是不是但太麻煩了

所以只要選 CUDA 就好

安裝完成後他會說找不到 driver 之類的

不用理他，我們可以用以下指令檢查

nvidia-smi       <-- driver 有安裝才會 work

nvcc -V          <-- cuda 有安裝才會 work

但是在使用 nvcc -V 之前，還得自行更新 library path 的位置

指令如下

# setup your paths                                                                                                                                                 echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin:$PATH' >> ~/.bashrc                                                                     echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc                      source ~/.bashrc                                                                                                                                                 sudo ldconfig                                                                                                                                                    

成功的話 nvcc -V 之後就會出現 cuda 的版號

失敗的話可以用最上面提到的清除指令重來

--------------------------------------------------------------------------------------

再來要安裝 cuDnn，先到以下網址

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

其實 cuDnn 已經到 9.x 了

但我是 RTX 3060 應該不用那麼新吧

總之我是選了 cuDNN v8.9.7 (December 5th, 2023), for CUDA 12.x 這個

NV 還要你註冊才給你下載，就註冊吧，下載完就像下面這樣

然後用以下指令安裝 cuDnn

CUDNN_TAR_FILE="cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.tar.xz"                                        sudo tar -xvf ${CUDNN_TAR_FILE}                                                                                                     sudo mv cudnn-linux-x86_64-8.9.7.84_cuda12-archive cuda                                                             # copy the following files into the cuda toolkit directory.                                                                  sudo cp -P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-12.2/include                                                      sudo cp -P cuda/lib/libcudnn* /usr/local/cuda-12.2/lib64/                                                             sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.2/lib64/libcudnn*                                                                    

這些都做完後

自己開個 pytorch 的專案來跑一下訓練

是有用 gpu 在跑的 !

以上做個紀錄

flask 連線遠端 mysql 主機

在上一篇文章中

我們已經安裝好一台 ubuntu 20.04 並安裝了 mySQL ，版本是 8.0.44

現在我們在另一台電腦(windows)上開發 flask

一個最簡單的 flask 寫法如下

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Welcome to My Watchlist!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

然後需要安裝 mySQL client 的套件，我選的套件是 mysql-connector-python

所以安裝方法就是  pip install mysql-connector-python

這裡有個坑，套件名稱千萬不要打成 mysql-connector

延伸閱讀

安裝好之後可以把程式改成下面這樣

from flask import Flask
import mysql.connector
from mysql.connector import Error

app = Flask(__name__)

# Establish the connection
def get_db_connection():
    try:
        conn = mysql.connector.connect(
            user='mike',
            password='pass',
            host='192.168.0.31',
            port=3306,
            database='ocrDB',
            autocommit=True
        )
        return conn
    except Error as e:
        print(f"Error: {e}")
        return None


@app.route('/')
def hello():
    conn = get_db_connection()
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SHOW TABLES')
    tables = cursor.fetchall()
    cursor.close()
    conn.close()
    return 'Welcome to My Watchlist!'


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

然後執行，觸發 def hello() 就會報錯了

詢問 chatgpt 後歸納成幾個原因

Summary of Steps to Resolve:

1. Ensure MySQL is running on 192.168.0.31.
2. Open port 3306 on the firewall of the MySQL server.
3. Update MySQL bind-address in the configuration to allow remote connections.
4. Grant remote access privileges to the MySQL user.

1. 在 mySQL 安裝的 ubuntu 上輸入 sudo service mysql status 即可確認 

2. 這邊 chatgpt 丟出了一句 sudo ufw allow 3306

首先 ufw 應該是預設有安裝的，但我們可以檢查一下狀態

$ ufw enable            // 啟動防火牆，執行後開機也會自動啟動

$ ufw disable           // 關閉防火牆

$ ufw status            // 查看防火牆狀態

$ ufw status verbose    // 查看防火牆詳細狀態

基本上就是把 3306 port 打開，這部分沒啥問題

延伸閱讀

3. 這邊 chatgpt 說

On the MySQL server, check the MySQL configuration file (my.cnf or my.ini), usually located in /etc/mysql/my.cnf or /etc/my.cnf (depending on the distribution). Ensure that the bind-address is set to either 0.0.0.0 or the specific server IP. Example:

bind-address = 0.0.0.0

沒問題，就按照它說的去改

在我的環境中，設定檔是位於 /etc/mysql/my.cnf

改好之後重新啟動 mySQL

sudo systemctl restart mysql

然後 mySQL 就掛了!

google 一下發現有人說你得寫成下面這樣才行

[mysqld]
bind-address = 0.0.0.0

存檔，重啟 mySQL 就成功了

延伸閱讀

4. 在上一篇文章我們就有授權給 remote user 了

所以這部分沒問題

順道一提這個 database='ocrDB' 是我事先在 ubuntu 上用 mySQL command line 開好的

改到目前這樣就可以用 debug 模式看到 cursor 拿回來的 table 是空的 (因為還沒開 table)

沒有 error 出現，可以順利跑完

以上，做個初學者紀錄，這篇就講到這