关于 root 用户
- 服务器已禁止直接使用 root 用户登录，推荐使用普通用户登录后使用
sudo 提权。 - 避免使用 root 权限执行与系统维护无关的操作。
- 请勿更改服务器的网络配置。
- 如无必要，避免使用非 apt 的方式安装软件。
- 避免使用未经检查的一键脚本、直接向系统目录写入文件或运行未经验证的
make install。
关于代理
- 避免在服务器上运行任何代理软件，尤其是在使用 root 权限的情况下。
- 配置代理的正确方法是在自己的电脑上运行代理软件，并开放局域网访问权限。在服务器上通过配置环境变量的方式调用。
终端代理配置（环境变量）
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| export http_proxy=http://YOUR_IP:PORT
export https_proxy=http://YOUR_IP:PORT
export all_proxy=http://YOUR_IP:PORT
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apt 代理配置（命令行参数）
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| apt -o Acquire::http::proxy="http://YOUR_IP:PORT" install <package_name>
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关于终端
推荐使用 fish 作为默认终端。fish 提供了更好的自动补全和提示功能，可以提高效率。
修改默认终端的方法：
fish 的常用命令：
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alias --save conda micromamba
fish_add_path ~/.local/bin/
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关于 VNC
服务器已安装 vncserver，如需启动，请执行以下命令：
其中 :1 表示 vncserver 的 ID。不同用户在同一时刻不能使用相同的 ID，可自行更改，推荐使用 100 以内的任意整数。
首次使用前，需要设置 vncserver 的密码，执行以下命令：
连接方式：使用任意 VNC 客户端均可，推荐使用 TightVNC Viewer。输入服务器 IP 地址和端口号，端口号为 5900 + ID，例如 :1 对应 10.82.xx.yy:5901，并输入密码即可。
结束 vncserver 的方法：
其中 :1 为 vncserver 的 ID。
关于 Conda
- 尽可能使用 Conda 配置环境。
- 推荐使用 Miniforge 替代 Conda 提高运行效率。
- 推荐使用镜像站提高软件安装速度，详情参考镜像站部分。
使用 Conda 配置 CUDA 环境的常用命令
PyTorch 12.x
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| conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
conda install cuda-toolkit -c nvidia/label/cuda-12.4.0
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PyTorch 11.x
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| conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
conda install cuda cuda-nvcc -c nvidia/label/cuda-11.8.0
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关于镜像站
推荐使用镜像站提高某些资源的下载速度。
Conda 镜像源
PyPI 镜像源
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pip config set global.index-url https://mirrors.zju.edu.cn/pypi/web/simple
pip config set global.index-url https://mirror.sjtu.edu.cn/pypi/web/simple
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HuggingFace 镜像源
对于自动下载权重的场景，设置环境变量即可。
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| export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
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需要手动下载权重时，可使用 https://hf-mirror.com/ 提供的 hfd 工具下载，或是在 HuggingFace 网页上复制下载链接后替换域名为 hf-mirror.com 进行下载。
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https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B-Preview/resolve/main/model-00001-of-00017.safetensors?download=true
https://hf-mirror.com/Qwen/QwQ-32B-Preview/resolve/main/model-00001-of-00017.safetensors?download=true
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GitHub 镜像源（不推荐）
在 GitHub 链接前加上镜像站前缀。
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git clone https://ghp.ci/https://github.com/ingra14m/Deformable-3D-Gaussians.git
wget https://ghp.ci/https://github.com/ingra14m/Deformable-3D-Gaussians/releases/download/v0.1-pre-released/D-NeRF-Deformable-GS.zip
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