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Raksmart Linux服务器部署AI模型系列教程:网络与存储优化

主机推荐小编为您整理发布Raksmart Linux服务器部署AI模型系列教程,SSD加速模型加载 & 防火墙放行推理端口,目标是优化Raksmart Linux服务器的存储性能和网络配置,实现AI模型快速加载并通过公网IP访问推理服务。

核心步骤:

挂载高性能SSD (核心存储优化)

前置条件: 已在Raksmart控制台为服务器购买并附加了高性能SSD云硬盘(确保选择NVMe SSD以获得最佳性能)。

识别磁盘: 使用 lsblk -f 或 fdisk -l 命令查找新添加的SSD设备(通常为 /dev/vdb, /dev/nvme0n1 等)。

创建文件系统: 选择合适的文件系统(推荐 ext4 或 xfs 用于高性能场景)。例如:

Bash

sudo mkfs.ext4 /dev/nvme0n1 # 替换为你的实际设备名

创建挂载点: 建立一个目录作为SSD的访问入口,例如专门用于存放模型:

Bash

sudo mkdir /mnt/ai_models

临时挂载: 测试挂载是否成功:

bash

sudo mount /dev/nvme0n1 /mnt/ai_models

验证: 使用 df -h 查看挂载情况,使用 ls /mnt/ai_models 检查目录可访问性。

配置 /etc/fstab 实现开机自动挂载 (持久化存储)

获取SSD UUID (推荐): 使用 blkid 命令查找SSD的UUID(更稳定,设备名可能变)。

bash

sudo blkid /dev/nvme0n1

编辑 fstab: 使用文本编辑器(如 nano 或 vim)打开 /etc/fstab:

bash

sudo nano /etc/fstab

添加挂载项: 在文件末尾添加一行,使用UUID或设备名(强烈建议用UUID),指定文件系统、挂载点、选项、dump和fsck检查顺序。例如:

text

UUID=your-ssd-uuid-here /mnt/ai_models ext4 defaults 0 0

# 或者 (不推荐,设备名可能变)

# /dev/nvme0n1 /mnt/ai_models ext4 defaults 0 0

保存退出。

测试 fstab 配置 (关键安全步骤!):

bash

sudo mount -a

如果这条命令没有报错,且 df -h 显示成功挂载,则配置正确。此步骤极其重要,错误的fstab配置可能导致系统无法启动!

迁移模型数据: 将你的AI模型文件从原有位置(如Home目录)复制或移动到 /mnt/ai_models 目录下。确保你的AI应用(如TensorFlow Serving, TorchServe, FastAPI app)配置为从这个目录加载模型。

使用 firewalld 放行推理端口 (网络访问控制)

确认端口: 确定你的AI推理服务监听的端口号(常用如 5000 (Flask), 8000 (gRPC/HTTP), 8080, 8501 (TensorFlow Serving REST))。

检查 firewalld 状态:

bash

sudo systemctl status firewalld # 确保服务是 active (running)

如果未运行,启用并启动:sudo systemctl enable –now firewalld

永久放行端口: 使用 firewall-cmd 永久添加端口到 public 区域(或你服务器使用的区域):

bash

sudo firewall-cmd –permanent –add-port=5000/tcp # 放行TCP 5000

sudo firewall-cmd –permanent –add-port=8000/tcp # 放行TCP 8000

# 如果需要UDP,用 /udp

重新加载防火墙: 使永久规则生效:

bash

sudo firewall-cmd –reload

验证端口放行:

bash

sudo firewall-cmd –list-ports # 查看已放行的端口列表

sudo firewall-cmd –list-all # 查看所有规则(包括端口和服务)

绑定弹性IP (公网访问)

Raksmart控制台操作:

登录 Raksmart 客户控制台。

导航到 网络/IP管理 或 弹性IP/EIP 部分。

申请/分配弹性IP: 如果你还没有弹性IP,申请一个新的;如果已有未使用的,直接选择它。

绑定到服务器: 找到你的目标Linux服务器实例,将弹性IP绑定到该实例的公网网卡上。

服务器端验证 (可选): 绑定后,在服务器上使用 ip addr show 或 ifconfig 查看网卡信息,确认新的公网IP(弹性IP)是否已生效(有时需要重启网络服务 sudo systemctl restart network 或在控制台重启实例)。

配置AI服务监听: 确保你的AI推理服务(如Flask app, TensorFlow Serving)配置为监听 0.0.0.0 或服务器的内网IP地址(不是 127.0.0.1),这样才能接受来自外部(弹性IP)的连接。

最终验证:

模型加载速度: 重启你的AI推理服务,观察从 /mnt/ai_models 加载模型的时间是否显著快于之前的普通硬盘。可以使用 time 命令计时。

公网访问推理:

从你的本地开发机或另一台网络可达的机器上,使用 curl、telnet 或编写一个简单的客户端脚本。

访问格式:http://<你的弹性IP>:<端口号>/<推理端点> (例如 http://203.0.113.10:5000/predict 或 http://203.0.113.10:8000/v1/models/mymodel:predict)。

检查是否能成功收到AI模型的推理响应。

关键提示:

权限: 确保运行AI服务的用户(如 youruser, nobody, tf-serving)对 /mnt/ai_models 目录及其下的模型文件有读取(和执行,如果需要)权限。通常需要 sudo chown 和 sudo chmod 进行设置。

安全: 开放端口意味着暴露服务。务必:

使用强密码或密钥保护服务器SSH访问。

考虑在AI服务前端添加认证层(API Key, JWT Token, Basic Auth)或反向代理(Nginx/Apache)进行访问控制和安全加固。

定期更新系统和AI框架依赖。

性能监控: 部署后,监控SSD的I/O性能(iostat, iotop)和网络流量,确保资源充足。

备份: /etc/fstab 是系统关键文件,修改前建议备份:sudo cp /etc/fstab /etc/fstab.bak。

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