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阿里云的vgn6i轻量云GPU虚拟化服务器是一个性价比极高的选择。虽然不是高性能服务器，但对于仅需调试代码的需求来说，2.445元每小时的费用非常合理。以下是详细的配置和安装步骤。
安装NVIDIA GRID驱动需要以下步骤：
禁用nouveau驱动
/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf，如不存在则创建。ls /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
如果不存在，将以下内容添加到新文件中：
echo 'blacklist nouveaublacklist lbm-nouveauoptions nouveau modeset=0' > /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf
rmmod nouveauupdate-initramfs -ureboot
下载并安装GRID驱动
wget http://grid-9-2.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/NVIDIA-Linux-x86_64-430.63-grid.run
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-430.63-grid.run./NVIDIA-Linux-x86_64-430.63-grid.run
nvidia-smi
sudo apt-get install python3 python3-pip python3-dev git libssl-dev libffi-dev build-essential
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.shchmod +x Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh./Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh
echo 'export PATH="/home/your_user/anaconda3/bin:$PATH"' > ~/.bashrcsource ~/.bashrc
进入Anaconda终端并安装必要库：
pip install --upgrade pip setuptoolspip install torch torchvision tf.keras==2.10.0
创建并进入PyTorch环境：
conda create -n pytorch3.8-gpu python=3.8source activate pytorch3.8-gpupip install --upgrade pippip install torch torchvision
运行以下代码检查GPU支持：
import torchprint(torch.cuda.is_available())
确保结果为True，即表示CUDA可用，GPU驱动安装成功。
通过以上步骤，可在阿里云vgn6i轻量云GPU实例上顺利配置并运行PyTorch，满足机器学习调试需求。
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