Создаём AI-лабораторию: пошаговая установка Proxmox VE и Ubuntu Server

Создаём AI-лабораторию: пошаговая установка Proxmox VE и Ubuntu Server

Введение: почему Proxmox?

Если вы, как и я, занимаетесь кибербезопасностью или планируете запускать тяжёлые AI-модели, вам нужен надёжный домашний или учебный сервер.

Я выбрала Proxmox Virtual Environment (Proxmox VE) — бесплатный гипервизор типа 1 с открытым исходным кодом. Он устанавливается прямо на «голое железо» и позволяет нам:

  1. Управлять сервером полностью удалённо (без монитора и клавиатуры).
  2. Создавать изолированные виртуальные машины (VM).
  3. Пробрасывать GPU (NVIDIA Tesla/Cerberus) напрямую в VM для максимальной производительности AI.

Часть 1: Подготовка и Установка Proxmox VE

Мой сервер: 4 SSD по 256 ГБ (подключенные через RAID-контроллер, который мы перенастроим), 64 ГБ RAM и две видеокарты NVIDIA (Tesla и Cerberus).

1. Выбор хранилища: ext4 (для первого запуска)

Для простоты первой установки и из-за использования аппаратного RAID-контроллера (который предоставил нам один логический диск), я выбрала ext4 как основную файловую систему.

  • ext4 — это надёжная и простая в обслуживании система, не требовательная к RAM (которой у нас и так много).
  • Примечание: Для будущих проектов с более высоким требованием к функциям (снимки, целостность данных) и прямым доступом к дискам, потребуется перевод RAID-контроллера в HBA/IT Mode для использования ZFS (RAID10).

2. Подготовка установочной флешки (с Fedora Linux)

Для создания загрузочной флешки с ISO-образом Proxmox VE я использовала стандартное и удобное графическое средство в Fedora:

  • Fedora Media Writer (или аналогичная утилита, поддерживающая режим записи пользовательского образа).

Для тех, кто предпочитает командную строку, всегда доступен надёжный инструмент dd:

Bash
# dd - для "сырой" записи образа (если требуется альтернатива)
sudo dd if=/путь/к/proxmox-ve.iso of=/dev/sdX bs=1M status=progress

3. Установка Proxmox VE и сетевые настройки

После загрузки с флешки я выполнила установку, уделив особое внимание сетевым настройкам для удалённого доступа:

Поле
Примерное значение
Назначение
Hostname (FQDN)
proxmox.home.lab
Имя сервера в сети.
IP Address (CIDR)
192.168.0.231 / 24
Статический IP-адрес для стабильного доступа.
Gateway/DNS
192.168.0.1
IP-адрес роутера.

Результат: После перезагрузки сервер доступен по адресу https://192.168.0.231:8006/.

Часть 2: Создание и настройка Ubuntu Server VM

4. Создание Виртуальной Машины (VM 100)

В веб-интерфейсе Proxmox я создала новую VM для AI-нагрузок:

  1. Загрузила ISO-образ Ubuntu Server во внутреннее хранилище Proxmox (local -> ISO Images).
  2. Нажала Create VM и задала ключевые параметры:
    • RAM: 32 ГБ (32768 МБ).
    • vCPU Cores: От 8 ядер и выше.

5. Установка Ubuntu Server и настройка SSH

После запуска VM и перехода во вкладку Console для установки ОС:

  1. Подтвердила удаление данных на виртуальном диске.
  2. Создала основного пользователя (например, aiuser или oxa).
  3. Критически важно: На этапе выбора пакетов установила OpenSSH Server, что является ключом к удалённому доступу.

6. Включение автозапуска и удалённый доступ

Чтобы сервер Ubuntu всегда был доступен в сети:

  1. Выбрала VM 100 -> вкладка Options.
  2. Изменила параметр «Start at boot» на Yes.

Подключение по SSH (с Fedora):

  1. Узнаём IP-адрес Ubuntu VM (ip a в консоли VM).
  2. Подключаемся с основного ПК: ssh aiuser@IP_адрес_Ubuntu.

Часть 3: Настройка графики и ускорителей (AI-готовность)

7. Установка Remmina для графического доступа с моего основного компьютера под управлением Fedora Linux

Для удобного удалённого графического управления (в дополнение к SSH) я установила RDP-клиент на Fedora:

Bash
sudo dnf install remmina remmina-plugins-*

8. Настройка PCI Passthrough и установка CUDA

Для использования мощных видеокарт Tesla/Cerberus в VM, нам необходимо выполнить проброс GPU (PCI Passthrough).

  1. Настройка BIOS/UEFI: Включила Intel VT-d/AMD IOMMU.
  2. Настройка Proxmox: В SSH сессии Proxmox внесла изменения в GRUB (intel_iommu=on) и перезагрузила хост.
  3. Конфигурация VM: Добавила PCI Device (выбрав видеокарту) в раздел Hardware VM.
  4. Внутри Ubuntu VM: Установила драйверы NVIDIA и CUDA Toolkit

Итог: Теперь наша AI-лаборатория полностью функциональна — Proxmox управляет ресурсами, а Ubuntu Server готов к работе с AI-моделями с CUDA-ускорением.

Статья ещё не дописана, продолжение следует 🙂

Комментарии

Комментариев пока нет. Почему бы ’Вам не начать обсуждение?

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *