这是本文档旧的修订版！

PWstudio gpu 版安装

本篇假设你已经装好了显卡驱动、Docker、nvidia-container-toolkit 这三样基础环境（如果还没装，请先回到首页根据你的系统选择对应的安装篇章）。如果你是新手、还不熟悉终端操作，也建议先看一眼安装前必看和 MobaXterm 新手教程。

1. 需求

已安装 NVIDIA 显卡驱动（支持 cuda12.1 以上），并能正常识别 GPU
已安装 Docker
已安装 nvidia-container-toolkit

以上三项，都可以用前面章节提到的命令自行检查一遍（nvidia-smi、docker –version、以及带 –gpus all 的测试容器），确认都正常之后，再继续下面的步骤。

2. 宿主机安装 server.py 服务

安装说明：点击链接, 在 Linux 下安装 server.py 服务跟着文档安装好证书服务, 再进行下一步。这一步是为了后面能正常拿到 qflow 的使用许可（license），如果跳过这一步，后面容器起来了也没法正常登录使用。

3. 导入镜像

sudo docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/lxkt/qflowgpu:latest

这一步是从远端镜像仓库，把 PWstudio gpu 版的镜像（大约 12G，是一个打包好的完整环境）下载到你的服务器本地，没有指定目录要求。根据网络情况，这一步可能需要 15 分钟左右，请耐心等待，不要因为看起来“卡住不动”就中途关闭终端，下载过程中终端会持续显示下载进度条，属于正常现象。

4. 启动容器

sudo docker run -d --name qflowgpu \
  -v /var/tmp/pwmat_host_secret/host_secret:/var/tmp/pwmat_host_secret/host_secret:ro \
  --ulimit memlock=-1:-1 --ulimit stack=-1:-1 \
  --gpus all --shm-size=128G --privileged -e SELINUX=disabled \
  -p 80:80 -p 81:81 -p 2297:2297 --hostname=mstation ccr.ccs.tencentyun.com/lxkt/qflowgpu:latest
 
# 如果命令提示 permission denied while trying to connect to the docker API at unix:///var/run/docker.sock
# 则是当前用户于没有权限执行容器，需要在 docker run 命令前加上sudo docker run -d --name ...

这条命令的作用是：基于刚才下载好的镜像，创建并后台启动一个名叫 qflowgpu 的容器。执行成功后，一般会输出一长串字母数字组成的字符串（容器 ID），这就说明容器已经启动起来了，不需要额外确认。

81:81 不能变。容器内的81端口必须映射成宿主机的 81 端口

通过如下命令查看正在运行的容器：

docker ps

执行后能看到一个表格，如果表格里有一行 NAMES 列显示 qflowgpu，STATUS 列显示 Up …（比如 “Up 5 minutes”），就说明容器正在正常运行。

启动容器前，如有同名容器占用，需停止和删除旧容器：

docker stop qflowgpu

删除同类型旧容器：

docker rm qflowgpu

停止、删除之后，再重新执行上面的 docker run 命令即可。

5. 对容器登录、上传下载

容器启动好之后，如果你需要登录到容器内部查看文件、上传下载数据，有两种方式：

通过 SSH 客户端登录、上传、下载推荐

地址	端口号	用户名	密码
[宿主机ip]	2297	pwmat	PWmat2022
[宿主机ip]	2297	root	PWmatSimplyBest

上表中的 [宿主机ip] 需要替换成你服务器真实的 IP 地址（问管理员要，或者在服务器上执行 hostname -I 查看）；端口号、用户名、密码都是固定的，按表格填写即可，不需要修改。

如果你还不知道怎么用 SSH 客户端登录、怎么上传下载文件，我们专门写了一份保姆级教程：新手教程：如何用 MobaXterm 登录服务器并上传下载文件，跟着做一遍就会了。

如果你不用图形化工具，而是想直接在命令行里用 ssh 命令登录，可以这样做：

ssh 用户名@宿主机ip -p 端口号
 
# SSH 首次连接陌生主机会弹出安全校验提示，询问是否继续连接，输入“yes”后回车；输入密码（不会显示）后回车

请把上面的“用户名”、“宿主机ip”、“端口号”，替换成表格里对应的实际内容，比如：ssh pwmat@192.168.1.100 -p 2297。密码输入时终端不会显示任何字符，包括星号也不会显示，这是正常的安全设计，不是电脑卡住了，正常输入完直接回车即可。

或者可以通过 docker 命令直接访问容器

docker exec -it qflowgpu bash
 
# 使用完退回宿主机
exit

这种方式适合已经登录在宿主机终端上、想临时进容器里看一眼的情况，执行 exit 就会退回到宿主机（不会退出登录）。

默认Qflow运行路径为/share/home/pwmat/Q-Flow/xxx,可以在命令行在该目录下进行文件操作

6. qstudio、qflow 访问登录

前面几步都是在服务器的命令行上做的准备工作，从这一步开始，改为使用网页浏览器来操作了（推荐使用 Google Chrome 或 Microsoft Edge，效果最好），不用再回到终端了。

在你自己电脑（可以是另一台 Windows/Mac 电脑，只要能访问到这台服务器）的浏览器里，访问地址：http://[宿主机ip]

（同样把 [宿主机ip] 换成你服务器真实的 IP 地址）

账号	密码
15000000000	PWmat2022

如果 ctrl+v 粘贴密码后提示密码错误，可能是浏览器兼容性存在问题，请手动输入密码即可