全面解析，服务器搭建环境推荐软件及高效配置指南

服务器搭建环境选择指南

1、随着2021年的渐行渐远，服务器环境部署工具的竞争步入了一个新纪元，宝塔、小皮（phpstudy）、upupw以及wdcp这四大集成环境搭建工具在行业内展开了激烈的较量，本文将基于实际应用和功能特性，对这些工具进行客观分析，宝塔以其全面的功能和较高的市场占有率，显得尤为突出。

2、服务器搭建主要分为三个步骤：首先是环境搭建部署，需要选择自己熟悉的环境、确定数据库及应用中间件；其次是网站应用部署，这一步需要创建一个新的网站应用，并将其配置为本地网站应用目录；最后是网站发布，包括启用解析映射和添加映射，若您拥有域名，还可以使用自己的域名进行绑定。

3、在神经网络模型开发过程中，高性能的GPU服务器是必不可少的，为了实现在远程Linux服务器上运行代码，我们需要借助SSH工具，本文将重点介绍如何在VSCode前端开发环境中搭建PyTorch环境，实现本地Windows电脑与远程Linux服务器的无缝对接，确保SSH连接的环境已经准备就绪。

服务器搭建实操指南

1、选择并安装一款服务器搭建软件，安装完成后，程序将自动启动，您也可以在“菜单”选项中手动运行，启动后，会弹出“设置”向导窗口，点击“下一步”，随后进入“显示菜单图像”界面，找到并点击“输入IP地址”选项，填写IP地址后，继续点击“下一步”。

2、在搭建服务器之前，必须选择一个合适的操作系统，常见的服务器操作系统包括Linux、Windows Server和macOS Server，Linux因其稳定性、安全性和灵活性而广受欢迎；Windows Server适合熟悉Windows环境的用户；macOS Server则更适合苹果设备用户。

3、对于有更高需求的用户，可以考虑搭建私有云服务、文件同步服务或在线办公套件等，如果您拥有多台服务器，可以尝试进行集群配置，以实现负载均衡和高可用性，从而提升系统的稳定性和性能，搭建小型服务器需要一系列精细的步骤和配置。

在VSCode中搭建远程Linux服务器上的PyTorch环境

1、在Windows系统中，搜索并打开Anaconda Powershell Prompt；在Linux系统中，打开命令行窗口，创建一个Python版本的虚拟环境，用于存放深度学习库，完成这些步骤后，通过VSCode的命令面板选择新建的虚拟环境中的Python解释器，确保新建的控制台自动进入conda虚拟环境。

2、在Windows 11环境下搭建深度学习模型训练平台时，选择PyTorch更多是基于个人喜好，初学者可以按照教程安装PyTorch，并跟随《动手学深度学习》以及吴恩达的课程进行学习，需要注意的是，随着模型训练对硬件，尤其是显卡要求的提高，选择合适的硬件配置尤为重要。

3、当命令行前的括号中显示环境名时，表示您正处于虚拟环境中，使用conda deactivate命令可以退出当前虚拟环境。（base）是miniconda的默认环境，退出该环境后即可回到Ubuntu本地环境。

4、为了提高开发效率，使用VScode进行配置，安装中文语言包、Python依赖和Jupyter插件，利用Jupyter notebook功能创建ipynb格式文件并测试，以验证是否使用了conda环境，安装PyTorch-Gpu版本时，使用pip命令进行安装，并在安装后进行测试，确保Torch版本与CUDA兼容。

5、首先安装VSCode，这是一款适用于Python开发的轻量级编辑器，拥有丰富的插件库，推荐安装Python、Pylance、Jupyter、Rainbow CSV和Chinese插件，以提升开发体验，安装Anaconda，这是一个能够解决包兼容性问题的科学计算Python发行版，下载并按照提示进行安装，不建议勾选任何额外选项。

6、开始使用前，首先在OpenBayes账号下创建一个算力容器，选择所需的GPU型号，如RTX4090，并指定PyTorch、Python及相应的CUDA版本，创建并启动容器后，将数据集和代码上传到Jupyter工作空间，并解压到/openbayes/home目录，通过VScode进行SSH远程调试，以便高效地进行开发工作。