以 GPU 实例演示 Alibaba Cloud Linux 3 对 AI 生态的支持

日前，Alibaba Cloud Linux 3 为使 AI 开发体验更高效，提供了一些优化升级，本文为“Alibaba Cloud Linux 3 AI 能力介绍”系列文章预告篇，以 GPU 实例为例，为大家演示 Alibaba Cloud Linux 3 对 AI 生态的支持。接下来还将陆续发布 2 篇系列文章，主要介绍基于 Alinux 的云市场镜像为用户提供开箱即用的 AI 基础软件环境，以及基于 AMD 介绍 AI 能力差异化。敬请期待。更多 Alibaba Cloud Linux 3 信息可前往官网查看：https://www.aliyun.com/product/ecs/alinux

当在 Linux 操作系统上开发人工智能（AI）应用程序时，研发人员可能会遇到一些挑战，这些挑战包括但不限于：

1. GPU 驱动程序：为了在 Linux 系统上使用 NVIDIA GPU 进行训练或推理，需要安装和配置正确的 NVIDIA GPU 驱动程序。由于不同的操作系统和 GPU 型号可能需要不同的驱动程序，因此可能需要一些额外的工作。

2. AI 框架编译：在 Linux 系统上使用 AI 框架进行编程时，需要安装和配置适当的编译器和其他依赖项。这些框架通常需要进行编译，因此需要确保正确安装了编译器和其他依赖项，并正确配置编译器。

3. 软件兼容性：Linux 操作系统支持许多不同的软件和工具，但不同版本和发行版之间可能存在兼容性问题。这可能会导致某些程序无法正常运行或者在某些操作系统上不可用。因此，研发人员需要了解其工作环境的软件兼容性，并进行必要的配置和修改。

4. 性能问题：AI 软件栈是一个异常复杂的系统，通常需要对不同型号的 CPU 和 GPU 进行专业的优化，才能发挥其最佳性能。软硬件协同的性能优化对于 AI 软件栈来说是一个具有挑战性的任务，需要拥有高超的技术水平和专业知识。

阿里云第三代云服务器操作系统 Alibaba Cloud Linux 3（以下简称“Alinux 3”）是基于龙蜥操作系统 Anolis OS 研发的商业版操作系统，为开发人员提供了强大的 AI 开发平台，通过支持龙蜥生态 repo（epao），Alinux 3 实现了对主流的 nvidia GPU 和 CUDA 生态的全面支持，使得 AI 开发更加便捷高效。此外，Alinux 3 还支持主流的 AI 框架 TensorFlow/PyTorch，intel/amd 等不同 CPU 平台对 AI 的优化，还将引入了 modelscope、huggingface 等大模型 SDK 的原生支持，为开发人员提供了丰富的资源和工具。这些支持，使得 Alinux 3 成为了一个完善的 AI 开发平台，解决 AI 开发人员的痛点问题，不用一直折腾环境，让 AI 开发体验更容易更高效。

Alinux 3 为开发人员提供了强大的 AI 开发平台。为了解决以上研发人员可能遇到的挑战，Alinux 3 提供了以下几点优化升级：

1. Alinux 3 通过引入龙蜥生态软件仓库（epao），支持开发者一键安装主流 NVIDIA GPU 驱动以及 CUDA 加速库，节省了开发者需要匹配驱动版本以及手动安装的时间。

2. epao 仓库中还提供了对主流 AI 框架 Tensorflow/PyTorch 的版本支持，同时安装过程中会自动解决 AI 框架的依赖问题，开发者无需进行额外编译，即可搭配系统 Python 环境进行快速开发。

3. Alinux 3 的 AI 能力在提供给开发者之前，所有组件均经过兼容性测试，开发者可以一键安装对应的 AI 能力，免去了环境配置中可能出现的对系统依赖项的修改，提高了使用过程中的稳定性。

4. Alinux 3 针对 Intel/AMD 等不同平台的 CPU 进行了 AI 专门优化，更好地释放硬件的全部性能。

5. 为了更快的适应 AIGC 产业的快速迭代，Alinux 3 还将引入对 ModelScope、HuggingFace 等大模型 SDK 的原生支持，为开发人员提供了丰富的资源和工具。

在多维度的优化加持下，使得 Alinux 3 成为一个完善的 AI 开发平台，解决了 AI 开发人员的痛点问题，让 AI 开发体验更容易更高效。

以下以阿里云 GPU 实例为例子，演示 Alinux 3 对 AI 生态的支持：

1、购买 GPU 实例

2、选择 Alinux 3 镜像

3、安装 epao repo 配置

dnf install -y anolis-epao-release

4、安装nvidia GPU driver

安装 nvidia driver 之前先保证 kernel-devel 已安装，确保 nvidia driver 安装成功。

dnf install -y kernel-devel-$(uname-r)

安装 nvidia driver：

dnf install -y nvidia-driver nvidia-driver-cuda

安装完成后可以通过 nvidia-smi 命令查看 GPU 设备状态。

5、安装 cuda 生态库

dnf install -y cuda

6、 安装 AI 框架 tensorflow/pytorch

当前提供 CPU 版的 tensorflow/pytorch，未来将支持 GPU 版的 AI 框架。

dnf install tensorflow -y dnf install pytorch -y

安装完成后可通过简单的命令查看是否安装成功：

7、部署模型

使用 Alinux 3 对 AI 的生态支持，可以部署 GPT-2 Large 模型来进行本文续写任务。

安装 Git 以及 Git LFS 方便后续下载模型。

dnf install -y git git-lfs wget

更新 pip，便于后续部署 Python 环境。

python -m pip install --upgrade pip

启用 Git LFS 的支持。

git lfs install

下载 write-with-transformer 项目源码，以及预训练模型。write-with-transformer 项目是一个网页写作 APP，可以使用 GPT-2 大模型对写作内容进行续写。

git clone https://huggingface.co/spaces/merve/write-with-transformer

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/gpt2-large

wget https://huggingface.co/gpt2-large/resolve/main/pytorch_model.bin -O gpt2-large/pytorch_model.bin

安装 write-with-transformer 所需要的依赖环境。

cd ~/write-with-transformer

pip install --ignore-installed pyyaml==5.1

pip install -r requirements.txt

环境部署完毕后，就可以运行网页版 APP，来体验 GPT-2 帮助完成写作的乐趣。目前 GPT-2 只支持使用英文进行文本生成。

cd ~/write-with-transformer

sed -i 's?"gpt2-large"?"../gpt2-large"?g' app.py

sed -i '34s/10/32/;34s/30/120/' app.py

streamlit run app.py --server.port 7860

回显信息出现 External URL: http://:7860 表明网页版 APP 运行成功。

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原文链接：https://click.aliyun.com/m/1000379727/

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