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自己的云计算, 把 Linux 当成你的云计算平台

作者: 莫烦 编辑: 莫烦 2017-10-16

前面的内容都是为了这次的内容做的铺垫. 所以到了这节, 你已经学会了 Linux 的基本使用, 远程操控. 而现在网上有很多云计算平台. 是不是也想着拥有一个自己的云计算平台? 其实只要你手中有两台电脑, 你就能自己给搭建出一个云计算平台. 其中的原理是什么呢? 无非就是自己在一台电脑上开发, 然后将开发好的代码放在云端运算. 其实也就是一种远程控制的原理.

比如我有一台 Mac, 但我不想让我的 Mac 进行大规模运算, 原因如下: * Mac 本来计算能力就弱 * 用 Mac 运算的时候肯定会卡, 但是我又想做其他东西, 太卡了不方便

手边若有一个计算能力强的 Linux, 大喜. 立马把它转成一个云计算平台~

接下来我们就来介绍具体的步骤应该是怎样.

搭建 Linux 系统

手动搭建一个以 Linux 为中心的云计算系统可以选择以下几种方式.

如果你对上面的方法感兴趣, 推荐仔细观看上面几个教程. 把 Linux 搭建成一个服务器 server. 搭建方法, 在这几个教程中都有提到.

对于接下来的内容, 我会基于 SSH 的方法进行讲解, 因为如果你有了 VNC 或者 Teamviewer, 你能看见发生了什么, 这会很好办. 不过用 SSH 的好处就是, 快! 运行快! 传文件快!

云端运行

接下来我们举例来讲解, 假如我在操控端 (如 Mac) 写代码. 在我的 Desktop 文件夹下写好了一个 Python 脚本 machine_learning.py. 但是我想拿 Mac 来做点其他事, 不想让这个脚本在我的 Mac 上发光发热, 那么我们就 ssh 远程推送到旁边空闲的 Linux 去运算吧.

比如这个 Python 脚本是这样的.

import platform
a = 0
for i in range(9999):
    a += i
print("Finish job, result=%i" % a)
print("This is", platform.system())

然后这个教程一样, 在云端的 Linux 的 terminal 中输入 ifconfig, 找到我的 IP 是 192.168.0.114. 注意, 你的 IP 不一定和我的一样. 你需要自己确定. 然后确定你的云端 Linux 的用户名, 也就是你 Terminal 中 @ 字符前面的名字. 我的是 morvan. 这个文件在我 Mac 的 Desktop 上. 我要在 Linux 云端运行的话, 就是下面这个命令.

$ ssh morvan@192.168.0.114 python3 < ~/Desktop/machine_learning.py

Finish job, result=49985001
This is Linux

注意这和我们之前用 SSH 类似, 不过这次我们加了一个 python 文件给服务器端. 这个文件的转换方式就用 < 来代替. 而且因为这是一个 Python3 文件, 所以我在 ip 后面写的是用 python3 在云端执行本地的这个文件.

文件传输

如果是有很多的 Python 文件怎么办呢? 有时候 Python 文件是一环扣一环, 这个文件里调用了那个文件的东西. 这时我们就能先全部复制所有必须文件去 Linux 的缓存区 或者 桌面, 然后再使用 ssh 在 Linux 云端的运行传送过去的文件.

比如我现在需要两个 Python 文件才能运行, b.py 如下:

# This is b.py
def inner_func():
    print("This is a function in b")

还有一个 a.py 需要调用 b.py 才能运行.

# This is a.py
from b import inner_func
inner_func()

接着我们要做的就是将这两个文件先复制去 Linux 云端, 然后在云端运行 a.py. 下面所有的操作都是在本地执行的, 我们没有跑去云端打代码. 输入 scp (secure copy), 加密传输复制 ~/Desktop/{a,b}.py 在我桌面上的 a.pyb.py 两个文件到 云端morvan@192.168.0.114的桌面 ~/Desktop

$ scp ~/Desktop/{a,b}.py morvan@192.168.0.114:~/Desktop

a.py                                          100%   37     6.3KB/s   00:00
b.py                                          100%   54     8.9KB/s   00:00

05-01-01.png

执行的话, 和上面的步骤有点不一样, 在本地用 ssh 去云端, 但是 ssh 的时候同时发送一条指令去执行 a.py. 这条指令我们用 "" 给框起来, 说明是要发送去云端再执行的指令.

$ ssh morvan@192.168.0.114 "python3 ~/Desktop/a.py"

This is a function in b

同样, 如果你在云端的程序会产生一些结果文件, 我假设 b.py 是在云端运行完 a.py 而产生的新文件, 而我在本地电脑需要这个产生的文件. 我可以直接用 scp 的方式将这个 b.py 复制回来. 所以你会发现, scp 前一个参数是从哪开始复制, 后一个参数是复制去哪. 这样完了以后, 在我的 Mac 桌面上就产生了一个 result 文件.

$ scp morvan@192.168.0.114:~/Desktop/b.py ~/Desktop/result

这样一来一回, 我们总结一下走过的流程.

  • 本地有要运行的文件
  • 单个文件的话可以直接 ssh 去云端运行
  • 多个文件可以先复制去云端, 然后在 ssh 运行
  • 如果在云端有产生文件, 可以用 scp 复制回来

做 gym 的强化学习注意事项

如果你云计算的是强化学习, 而且有时候会要使用 gym 模块来模拟, 有一个事情需要注意. 如果不注意, 你有可能运行 python 会出错.

这个问题是, 如果你 ssh 在云端执行一个会打开窗口程序的指令, 比如用 ssh 在云端打开浏览器等, 默认是不允许的. 你必须设置一下这个参数. 比如我要打开 Firefox 浏览器窗口. 那么在 firefox 指令前, 需要加上 export DISPLAY=:0, 并用 ; 隔开, 标明执行的先后顺序.

$ ssh morvan@192.168.0.114 "export DISPLAY=:0; firefox"

所以这个问题在强化学习中也存在, 如果你在强化学习的代码中有打开视窗的操作, 比如下面这句话会将 gym 模块的环境显示在屏幕上.

# 在你的强化学习Python脚本中
env.render()

那么你就要用上面描述的方法执行这个脚本. 如果碰到类似的需要打开视窗的时候, 都需要这样做.

$ ssh morvan@192.168.0.114 "export DISPLAY=:0; python3 reinforcement_learning.py"

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