Ubuntu 24.04.2 LTS 桌面版体系安装、分区、设置全记录

弁言

记录了一次完整的体系安装与环境设置过程，包括启动盘制作、安装引导、镜像源替换、中文输入法设置、驱动和CUDA安装、docker安装和完整设置过程、SSH设置、软件安装（App Store软件安装与其他软件安装，以VScode和Mathlab为例），包含过程中遇到的错误和修正方法，供参考，有错误的地方欢迎指正。
目次
弁言
Ubuntu启动盘制作
Windows体系分区格式化步骤
制作启动盘
Ubuntu安装与磁盘分区
安装过程
分区参考
镜像源替换
根用户设置
 中文输入法设置
NVIDIA GPU驱动安装
安装方法
无法乐成输出/因版本更新导致驱动不匹配的解决方法
​编辑
CUDA安装
Docker安装和设置
安装依靠工具
添加 Docker 官方 GPG 密钥
设置 Docker 仓库
安装 Docker 引擎
验证安装
连接报错题目
权限修改
镜像查看和容器运行状态查看
容器中使用Nvidia驱动设置
使用Tensorflow镜像
Anaconda安装
SSH设置
工作站SSH服务器开启和设置
远程连接SSH客户端连接方案
软件安装
从市肆中安装软件（以安装VSCode为例）
网站下载软件（以安装Matlab为例）
安装过程
添加图标
DEB格式软件安装

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Ubuntu启动盘制作

Windows体系分区格式化步骤

假如是电脑本身就安装了Windows体系，而且想要双体系，需要公道分区。
假如本身安装了Windows体系，之后只要Linux体系，发起先把C盘以外的全部硬盘格式化。C盘在后续Ubuntu安装过程的分区步骤中也要格式化掉。（之前没有格式化D盘，每次分区的时间格式化D盘都失败了，暂时不知道原因）
本身没有安装Windows体系直接跳过就可以。
在Windows体系中找到计算机管理-存储-磁盘管理，选择要用于Linux体系的分区，鼠标右键菜单选择格式化即可。

制作启动盘

制作启动盘可以参考以下文章，异常详细，没有什么雷点，在此不赘述。
参考：Ubuntu体系U盘启动盘的制作（UltralSO） - 知乎
Ubuntu下载：Ubuntu体系下载 | Ubuntu
软碟通下载：最新UltraISO官方免费下载 - UltraISO软碟通中文官方网站
Ubuntu安装与磁盘分区

安装过程

插入启动盘，开机时狂按Esc/Del/F2键（取决于主板型号），进入UEFI/BIOS菜单，将启动项的顺序改为启动盘为第一，即可进入安装步骤。

语言选择，可选中文。这里为了后续文件夹管理方便选择的英文。后续可以更改，不消担心。

辅助功能选择，没有特殊需求直接Next。

选择键盘类型，之后可以改，后续会有添加拼音输入法的步骤：

是否联网安装，这里两个都可以选，不联网安装会快一些。

选择安装Ubuntu

可用更新直接跳过

选择自定义安装：

选择默认设置，如许安装会快一些，扩展步骤可以以后自己安装

是否安装推荐软件，这一步可以什么都不选，后续再安装就可以。我这里选了第一项，假如没选第一项后续手动安装NVIDIA驱动即可。

选择手动安装

接下来就是硬盘分区
分区参考

基础分区方案（软件、包较少，不消docker/MySQL，不跑模子可以使用这个方案）：

挂载点	巨细	类型	备注
/	100GB	ext4	体系根目次
/home	剩余	ext4	用户数据
swap	内存2倍（4G/8G）	swap	休眠需要
/boot/efi	512MB	EFI	UEFI必选

发行版提供的步骤会下载到/usr中（假如不光独分区，会在根目次中），Docker 容器存储在 /var/lib/docker，MySQL 数据默认在 /var/lib/mysql。同时，Debian 系的软件包数据库和APT 的元数据缓存都会存在这里。因此，假如需要使用Docker和MySQL，发起这两个区单独分区，否则根目次（/）（相称于Windows的C盘）很容易爆满。
我的分区方案（1TB硬盘）：

挂载点	巨细	类型	备注
/	100GB	ext4	体系根目次
/home	剩余	ext4	用户数据，假如使用conda，环境会存在这里
swap	8G	swap	休眠需要
/boot/efi	1.13GB	FAT32	UEFI必选，自动天生
/var	300GB	ext4	Docker 容器、MySQL 数据
/usr	250GB	ext4	发行版提供步骤下载位置

左下角 - 号删除分区， + 号增加分区。
假如原来安装了Windows，后续不需要Windows体系，直接用 - 号删除原Windows的分区就可以了。注意，假如之后不需要Windows体系，而且Windows的分区（好比C盘）没有格式化的话，直接用 - 号把原来的C盘删掉就可以了。假如后续还需要用Windows体系，那么分给Windows的分区不要动。
/boot/efi会自动挂载在左下角"Device for boot loader installation"选中的磁盘中。
假如不警惕删错了分区，右下角Revert一键还原。
(这里截图没有改，后来/var改成了300GB)

设置用户名和密码

选择时区，选择不正确的时区可能会导致后续包安装的认证错误等题目（忘记截图了QAQ）
确认信息：

点击Install开始安装。安装完成后按提示重启，拔出启动盘，按下Enter键，安装乐成！
镜像源替换

国内偶尔间网络不好，这里添加清华镜像源。官方网站有引导：ubuntu | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror
Ubuntu 24.04已经把源的位置改到/etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources中（旧版本在/etc/apt/sources.list，使用vim修改），使用nano修改镜像源文件：

1. sudo nano /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources

复制代码

（假如没有安装nano，用以下指令安装即可）

1. sudo apt install nano

复制代码

打开文件后，将网站中天生对应版本号的镜像源粘贴到文件中。按ctrl+X退出，Y保存。更新镜像源：

1. sudo apt update

复制代码

检查镜像源是否厘革：

1. sudo apt-cache policy vim

复制代码

看到有来自tsinghua的镜像，分析乐成添加镜像源。
根用户设置

Ubuntu默认没有开启root登录，假如有需求，按以下方法设置root用户：

1. sudo passwd root

复制代码

按照提示设置密码。
验证：

1. su root

复制代码

可以使用密码登入即乐成。
 中文输入法设置

只有假如开头选择的是英文，进入后要添加中文输入法才气打中文。
先在右上角设置中找到"Region & Languague"

添加语言，找到中文，然后安装语言包（可能需要注销或重启才气见效，假如在这里把Chinese拖到English前面，整个体系都会酿成中文的）。

选择"Keyborad"一项，点击添加键盘源。

找到中文，进入选择“Chinese（Intellengent Pinyin）”。右上角体现如今使用的输入法。shift键快速切换。

假如这一步找不到这一项，可以使用命令下载拼音包。

1. sudo apt update
2. sudo apt install fcitx fcitx-pinyin fcitx-config-gtk

复制代码

NVIDIA GPU驱动安装

安装方法

查看显卡型号，确定可以检测到显卡：

1. lspci | grep -i nvidia  # 查看显卡型号

复制代码

安装推荐驱动（假如前面安装Ubuntu时勾选了自动安装驱动，这一步可以不做）

1. sudo ubuntu-drivers autoinstall  # 自动安装推荐驱动
2. sudo reboot                      # 重启生效

复制代码

测试安装：

1. nvidia-smi

复制代码

乐成输出示例：

无法乐成输出/因版本更新导致驱动不匹配的解决方法

Tips：我安装完第二天Ubuntu自动更新，驱动不匹配。

解决方案
先检查是否是大版本有误。在Ubuntu桌面找到"Softare & Update"应用，选择Additional Drivers，查看选择的驱动是否匹配。

我这里大版本没���错误，是微版本不匹配。
卸载现有的驱动：

1. sudo apt purge nvidia* libnvidia*
2. sudo apt autoremove -y
3. sudo apt update

复制代码

查看推荐驱动：

1. sudo ubuntu-drivers devices

复制代码

输出：

我这里还是选择之前安装的550。
假如想要详细到微版本号的，查询方法（以550为例）：

1. sudo apt search nvidia-driver-550

复制代码

安装对应版本驱动：

1. sudo apt install nvidia-driver-550
2. #或者具体到微版本号：
3. sudo apt install nvidia-driver-550 = 550.144.03-0ubuntu1

复制代码

我这里安装完之后有了新的错误：

解决方案参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/7299923217 
重新启动，按Esc或F2或Del（取决于主板类型）进入UEFI/BIOS，在菜单中禁用Secure Boot。
我的选项中没有禁用这一项，只有Standard/Custom，方法是将Secure Boot Mode改为Custom，然后选择Key Management，再选择Clear Secure Boot Keys，删除全部密钥，保存并退出。
测试安装：

1. nvidia-smi

复制代码

乐成调取：

为了防止再出现这种环境，可以锁定版本，避免自动更新：

1. sudo systemctl stop unattended-upgrades
2. sudo systemctl disable unattended-upgrades

复制代码

CUDA安装

网站：CUDA Toolkit 12.8 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer
在网站上选择对应版本：

按照网站所给的代码进行安装：

安装验证：

1. nvcc --version

复制代码

输出：

Docker安装和设置

安装依靠工具

1. sudo apt update
2. sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release

复制代码

添加 Docker 官方 GPG 密钥

1. sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
2. curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg

复制代码

设置 Docker 仓库

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

复制代码

安装 Docker 引擎

1. sudo apt update
2. sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

复制代码

验证安装

1. sudo docker run hello-world

复制代码

连接报错题目

验证安装时出现了报错：
Unable to find image 'hello-world:latest' locally
docker: Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/": context deadline exceeded
Run 'docker run --help' for more information
这里应该是由于校园网，无法连接docker hub。
使用阿里云或华为云的镜像验证：

1. #阿里云，似乎还需要登陆，不推荐：
2. sudo docker run registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/library/hello-world
3. #华为云：
4. docker run swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/library/hello-world

复制代码

 输出：

分析Docker安装乐成。（假如后续不需要拉取Docker仓库的其他镜像，如许就可以了，不消管。假如项目需要拉取仓库其他镜像，发起添加镜像源）
添加docker hub镜像源：

1. sudo mkdir -p /etc/docker
2. sudo nano /etc/docker/daemon.json

复制代码

填写以下内容：

1. {
2.     "registry-mirrors": [
3.    "https://docker.m.daocloud.io"#或者可以改成、添加其他镜像源
4.     ]
5. }

复制代码

重启docker服务:

1. sudo systemctl daemon-reload
2. sudo systemctl restart docker

复制代码

验证修改乐成：

1. docker info

复制代码

权限修改

此时发现只有root用户有使用docker的权限。使用命令：

1. sudo usermod -aG docker $USER

复制代码

$USER替换为自己的用户名，将自己添加到docker用户组中，重启即可不加sudo也能使用docker。
镜像查看和容器运行状态查看

查看本地镜像：

1. docker images

复制代码

这里可以看到之前拉取的hello-world镜像
查看容器运行状态：

1. docker ps -a

复制代码

这里可以看到我们之前运行的hello world的容器
容器中使用Nvidia驱动设置

此时，我们还不能直接在容器中使用GPU驱动来加速模子训练。这一步我折腾了很久，实验了许多方法更换容器仓库。网上攻略很乱，末了发现接纳官方手册的方法就可以了。
官网：Installing the NVIDIA Container Toolkit — NVIDIA Container Toolkit
附上代码：

1. curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
2.   && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
3.     sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
4.     sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
5. sudo apt-get update
6. sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
8. sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
9. sudo systemctl restart docker

复制代码

安装完成之后，实验拉取镜像：

1. docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi

复制代码

出现：

GPU可用。
使用Tensorflow镜像

拉取Tensorflow镜像：

1. docker pull tensorflow/tensorflow:latest-py3#或改成自己需要的版本

复制代码

使用docker images查看镜像：

发起使用以下方法运行容器，方便管理：

1. docker run --gpus '"device=0,1"' -dit --privileged --pid=host --name <user>-<info> \
2. -v /home/<user>/docker_share:/home/<user>/docker_share \
3. -w /home/<user>/docker_share \
4. <docker image>:<tag>

复制代码

“device=0,1” 是GPU序号，在“docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi

”命令中可以看到对应的序号，我这里只有一个GPU，填写0就可以，假如有多块GPU，可以在这里进行设置；
<user>-<info>是容器名，为方便管理发起如许命名，尤其在多人一起使用一个工作站的环境下
-v是挂载目次路径
-w是工作目次路径
<docker image>:<tag>两个变量前者对应docker images中的第一列，后者对应第二列，按需求填写即可。
运行示例：

1. docker run --gpus device=0 -dit --privileged --pid=host --name lyq-dcase2023 \
2. -v /home/lyq/docker_share:/home/lyq/docker_share \
3. -w /home/lyq/docker_share \
4. tensorflow/tensorflow:2.5.1-gpu

复制代码

运行后可以在镜像运行状态中看到���

进入容器：

1. docker exec -it <name> /bin/bash

复制代码

使用ctrl + D退出容器。
Anaconda安装

下载网址：Download Now | Anaconda
按自己的需求选择anaconda或miniconda。
在终端导航到下载目次，并运行安装脚本。
注，Conda安装的默认路径通常为/home/<用户名>/anaconda3，环境会存储在/home/<用户名>/anaconda3/.conda/envs，环境会存储在/home/<用户名>/anaconda3/conda/pkgs中。假如安装到根目次中，平常用户将没有使用权限。因此，推荐不要修改默认安装路径，不要改到根目次中，如许也方便版本管理。
安装命令如下，$PATH改为脚本地点路径即可，后续依照指令安装。

1. bash $PATH/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

复制代码

添加到体系变量：

1. echo 'export PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
2. source ~/.bashrc

复制代码

一样平常只要出现(base)就分析以及安装好了，也可以验证安装：

1. conda list

复制代码

SSH设置

SSH设置可以方便远程使用GPU，只要和Work Station连在一个局域网下，就可以使用条记本电脑可能其他装备登入工作站进行训练等使用。假如以为有需要可以进行设置。
工作站SSH服务器开启和设置

在终端安装ssh服务器、客户端：

1. sudo apt update
2. sudo apt install openssh-server openssh-client

复制代码

开启ssh服务器和开机自启：

1. sudo systemctl start ssh
2. sudo systemctl enable ssh

复制代码

设置服务器（可选）：

1. sudo nano /etc/ssh/sshd_config

复制代码

这里我只改了两个地方：
避免根用户登录：

答应密码登录：

Ctrl+X,Y,回车保存后重启ssh服务：

1. sudo systemctl restart sshd

复制代码

查看地址：

1. ifconfig
2. #或
3. ip a

复制代码

远程连接SSH客户端连接方案

可以使用VScode/MobaXterm进行远程登录，暂时传文件用终端也可以连接。这里演示MobaXterm的连接方法。注意，假如没有云服务器或公网IP，需要和服务器在同一个局域网下才可以连接乐成。
在左上角找到Session

输入服务器地址：

会体现“login as”，按提示输入用户名和密码即可（和服务器上的用户名密码类似）
登录乐成：

软件安装

从市肆中安装软件（以安装VSCode为例）

在桌面上找到App Center，找到自己想要的软件进行安装即可。这里安装路径默认位于\usr\local文件夹。

网站下载软件（以安装Matlab为例）

安装过程

先下载Linux 版安装包，Matlab下载地址：https://www.mathworks.com/downloads/
解压下载的压缩包，在终端机中运行：

1. cd $PATH #Matlab解压路径
2. sudo ./install

复制代码

然后按照提示激活答应证，安装需要的工具即可。
安装完成后在终端机中输入指令运行：

1. cd /usr/local/MATLAB/R20XXx/bin #进入安装路径
2. ./matlab

复制代码

添加图标

想要使用桌面图标，需要手动添加。
创建快捷方式文件：

1. sudo gedit /usr/share/applications/matlab.desktop

复制代码

文件内容：

1. [Desktop Entry]
2. Version=1.0
3. Type=Application
4. Terminal=false
5. Exec=/usr/local/MATLAB/R2024b/bin/matlab -desktop #记得改成对应的安装位置，如果是默认安装只需要版本号对应
6. Name=MATLAB
7. Icon=/usr/local/MATLAB/R2024b/toolbox/shared/dastudio/resources/MatlabIcon.png #这里的图标可以在usr/local/MATLAB/R2024b/文件夹中搜索MatlabIcon，在提供的几个图标里找到自己喜欢的那个。把路径复制上来就可以了
8. Categories=Math;Science
9. Comment=Scientific computing environment
10. StartupNotify=true
11. StartupWMClass=com-mathworks-util-PostVMInit

复制代码

重启即可通过桌面图标进入Matlab
DEB格式软件安装

从网上下载安装包，在终端中输入：

1. sudo apt install $PATH/XXXXX.deb  # 从Path安装

复制代码