确保您的IBM服务器运行的是Ubuntu 18.04、20.04或更高版本。您可以通过以下命令检查Ubuntu版本:
lsb_release -a
如果需要升级系统,请先备份重要数据,然后执行以下命令更新系统:
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
安装Git、curl、构建工具以及Python相关工具,这些都是后续安装DeepLX所需的基础环境:
sudo apt install git curl build-essential -y
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv -y
如果您的服务器配备了NVIDIA GPU,并希望利用GPU加速DeepLX,可以按照以下步骤安装NVIDIA驱动和CUDA工具包:
# 添加NVIDIA包存储库
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
# 安装最新的NVIDIA驱动(例如版本535)
sudo apt install nvidia-driver-535 -y
# 安装CUDA工具包
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/ /"
sudo apt update
sudo apt install cuda-11-7 -y
# 配置环境变量
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
# 验证安装
nvcc --version
nvidia-smi
确保CUDA和NVIDIA驱动安装成功,可以通过`nvcc --version`和`nvidia-smi`命令进行验证。
Docker是DeepLX运行的基础,以下步骤将帮助您在Ubuntu上安装Docker:
# 更新包索引
sudo apt update
# 安装必要的包以允许apt通过HTTPS使用存储库
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common -y
# 添加Docker的GPG密钥
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
# 添加Docker存储库
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
# 更新包索引并安装Docker
sudo apt update
sudo apt install docker-ce -y
# 启动并启用Docker
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
# 验证Docker安装
sudo docker --version
为避免每次运行Docker命令时都需要使用`sudo`,可以将当前用户添加到`docker`组:
sudo usermod -aG docker ${USER}
newgrp docker
完成后,您可以不使用`sudo`来运行Docker命令。
使用以下命令从Docker Hub拉取DeepLX的最新镜像:
docker pull lvzo/deeplx-pro:latest
启动DeepLX容器并配置必要的参数,如端口映射和环境变量:
docker run -d \
--name deeplx-pro \
--restart unless-stopped \
-p 9000:9000 \
-e DEEPL_COOKIES="" \
lvzo/deeplx-pro:latest
其中:
打开浏览器,访问`http://<你的服务器IP>:9000/translate`,检查DeepLX是否正常运行。
为了在浏览器中使用DeepLX服务,可以安装沉浸式翻译插件:
根据DeepLX的配置,可能需要获取专属的API Key:
Nginx可以作为反向代理,提升服务的性能和安全性:
sudo apt install nginx -y
创建一个新的Nginx配置文件来代理DeepLX服务:
sudo nano /etc/nginx/sites-available/deeplx
在文件中添加以下内容:
server {
listen 80;
server_name your_domain_or_ip;
location / {
proxy_pass http://localhost:9000;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
}
}
启用配置并重启Nginx:
sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/deeplx /etc/nginx/sites-enabled/
sudo nginx -t
sudo systemctl restart nginx
使用Certbot为您的域名配置SSL证书:
sudo apt install certbot python3-certbot-nginx -y
sudo certbot --nginx -d your_domain_or_ip
按照提示完成证书申请与Nginx配置。
如果您的系统配备了NVIDIA GPU,并已安装CUDA和相关驱动,可以通过以下步骤配置Docker以使用GPU资源:
# 添加NVIDIA Docker存储库
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt update
# 安装nvidia-container-runtime
sudo apt install nvidia-container-runtime -y
# 重启Docker服务
sudo systemctl restart docker
运行支持GPU的DeepLX容器:
docker run -d \
--name deeplx-pro \
--restart unless-stopped \
-p 9000:9000 \
-e DEEPL_COOKIES="" \
--gpus all \
lvzo/deeplx-pro:latest
根据服务器的硬件配置,可以为DeepLX容器分配更多的CPU和内存资源,以提升性能:
docker run -d \
--name deeplx-pro \
--restart unless-stopped \
-p 9000:9000 \
-e DEEPL_COOKIES="" \
--cpus="4.0" \
--memory="8g" \
lvzo/deeplx-pro:latest
为了简化容器管理,可以使用Docker Compose编排DeepLX服务。首先安装Docker Compose:
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/$(curl -s https://api.github.com/repos/docker/compose/releases/latest | grep tag_name | cut -d '"' -f 4)/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
创建一个`docker-compose.yml`文件:
version: '3.8'
services:
deeplx:
image: lvzo/deeplx-pro:latest
container_name: deeplx-pro
restart: unless-stopped
ports:
- "9000:9000"
environment:
- DEEPL_COOKIES=
deploy:
resources:
limits:
cpus: '4.0'
memory: '8g'
# 如果使用GPU
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- capabilities: ["gpu"]
启动服务:
docker-compose up -d
使用以下命令查看运行中的容器及其状态:
docker ps
当DeepLX出现问题时,可以查看容器的日志:
docker logs deeplx-pro
定期拉取最新的DeepLX镜像,并重启容器以应用更新:
docker pull lvzo/deeplx-pro:latest
docker stop deeplx-pro
docker rm deeplx-pro
docker run -d \
--name deeplx-pro \
--restart unless-stopped \
-p 9000:9000 \
-e DEEPL_COOKIES="" \
lvzo/deeplx-pro:latest
为了防止数据丢失,建议定期备份DeepLX配置和数据:
# 备份容器数据
docker cp deeplx-pro:/path/to/data /local/backup/path
恢复数据时,可以将备份的数据复制回容器中:
docker cp /local/backup/path deeplx-pro:/path/to/data
检查以下几点以解决访问问题:
docker ps
sudo ufw allow 9000
sudo systemctl status nginx
docker logs deeplx-pro
可能的原因及解决方法:
docker pull lvzo/deeplx-pro:latest
docker logs deeplx-pro
优化措施:
以下是一些有用的资源链接,帮助您进一步了解和配置DeepLX:
命令 | 用途 |
---|---|
docker pull lvzo/deeplx-pro:latest | 从Docker仓库拉取DeepLX最新镜像 |
docker run -d --name deeplx-pro -p 9000:9000 lvzo/deeplx-pro:latest | 启动DeepLX容器并映射端口 |
docker logs deeplx-pro | 查看容器日志 |
docker stop deeplx-pro | 停止DeepLX容器 |
docker rm deeplx-pro | 删除DeepLX容器 |
docker-compose up -d | 使用Docker Compose启动服务 |
docker stats deeplx-pro | 监控容器资源使用情况 |
通过上述详细步骤,您可以在IBM的Ubuntu服务器上成功安装并配置DeepLX服务。从基础的环境准备、Docker安装,到Docker化部署DeepLX,再到高级的Nginx反向代理配置与性能优化,每一步都旨在确保DeepLX的稳定运行与高效性能。定期维护和监控将进一步保障服务的持续性和可靠性。