随着人工智能技术的发展，越来越多的企业和个人选择在阿里云服务器上部署AI应用。本文将详细介绍如何在阿里云服务器上安装和配置常用的AI环境。
准备工作
您需要注册一个阿里云账号并完成实名认证。接着根据实际需求选购适合的云服务器实例类型（推荐使用GPU实例以获得更佳性能）。购买完成后，登录控制台创建一个新的ECS实例，并设置好安全组规则允许SSH连接。
安装Python及依赖库
通过SSH工具远程登录到您的阿里云服务器后，执行以下命令来更新系统软件包列表：
sudo apt-get update
接下来安装Python3以及pip工具：
sudo apt-get install python3 python3-pip -y
使用pip安装TensorFlow等常用深度学习框架：
pip3 install tensorflow
配置CUDA环境（针对NVIDIA GPU用户）
如果您的实例中包含NVIDIA GPU，则需先下载对应版本的CUDA Toolkit：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-repo-ubuntu1804_11.0.3-1_amd64.deb
然后依次运行以下命令进行安装：
sudo dpkg -i cuda-repo-.deb
sudo apt-key adv –fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
最后别忘了添加环境变量：
echo ‘export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}}’ >> ~/.bashrc
echo ‘export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}’ >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
测试安装效果
一切准备就绪之后，您可以尝试编写一段简单的代码来验证TensorFlow是否能够正确调用GPU资源：
python
import tensorflow as tf
print(“Num GPUs Available: “, len(tf.config.experimental.list_physical_devices(‘GPU’)))
若输出显示存在可用的GPU设备，则说明安装成功！
以上就是在阿里云服务器上搭建AI开发环境的基本步骤了。希望对大家有所帮助！
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