第一次尝试远程跑代码，记录一下流程，免得以后忘了。

先用的它的免费送的一个试用版，配置是 2 核 (vGPU) 8GiB 通用算力型 u1，Ubuntu 系统

# 配置安全组

默认应该是好的

# 连接到 ECS 实例

本地生成 SSH 密钥

1	ssh-keygen -t rsa -b 4096

1	ssh root@<ECS实例公网IP>

第一次登陆会出现提示，直接点 yes 就行

发现连接不上，去阿里云主页的这个实例下点击远程链接，重置了密码 Simp4hanekawa

然后在浏览器上登录显示成功。

再次尝试在命令指示符运行该指令显示登陆成功

# 设置权限

1 2	mkdir -p ~/.ssh chmod 700 ~/.ssh

# 上传公钥

1 2	echo "<粘贴公钥内容>" >> ~/.ssh/authorized_keys chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

# 在 pycharm 中配置环境

配置 SSH 连接
打开 PyCharm，点击顶部菜单 File > Settings。
进入 Project:> Python Interpreter。
点击右上角的齿轮图标，选择 Add Interpreter > SSH Interpreter。
输入 ECS 实例的公网 IP 和用户名（通常是 root 或创建的用户）。
配置 SSH 密钥或密码完成连接。

# 在实例中安装 conda

mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm ~/miniconda3/miniconda.sh

按照官方的说法进行了安装
然后剩下的操作就很简单了，直接用 conda 创建环境就行了

注意每次重新启动后需要再输入下列指令激活

1	source ~/miniconda3/bin/activate

使用 scp （Secure Copy Protocol）命令可以安全地将文件从本地计算机上传到远程服务器，或者从远程服务器下载到本地。它基于 SSH 协议工作，因此既安全又方便。

# `scp` 命令的基本逻辑

# 命令格式

1	scp [选项] [源路径] [目标路径]

源路径：要复制的文件或目录的路径。
目标路径：复制文件的目的地。
选项：可选的参数，用于控制 scp 的行为。

# 常用场景

# 1. 上传本地文件到远程服务器

1	scp /本地/文件路径/filename root@服务器IP:/远程/目标路径/

示例：

1	scp /Users/yourname/Desktop/test.txt root@47.108.248.138:/root/data/

解释：

/Users/yourname/Desktop/test.txt 是本地文件路径。
root@47.108.248.138 是远程服务器的用户名和 IP 地址。
/root/data/ 是远程服务器上的目标路径。

# 2. 上传本地目录到远程服务器

使用 -r 选项递归地复制整个目录：

1	scp -r /本地/目录路径 root@服务器IP:/远程/目标路径/

示例：

1	scp -r /Users/yourname/Desktop/DATA root@47.108.248.138:/root/

这会将本地 DATA 目录及其所有内容上传到远程服务器的 /root/ 目录中。

# 3. 从远程服务器下载文件到本地

1	scp root@服务器IP:/远程/文件路径/filename /本地/目标路径/

示例：

1	scp root@47.108.248.138:/root/data/test.txt /Users/yourname/Desktop/

# 4. 从远程服务器下载目录到本地

使用 -r 选项递归下载目录：

1	scp -r root@服务器IP:/远程/目录路径 /本地/目标路径/

示例：

1	scp -r root@47.108.248.138:/root/DATA /Users/yourname/Desktop/

# 常用选项

选项	含义
`-r`	递归复制整个目录
`-P`	指定远程服务器的端口号（默认为 22）
`-C`	启用压缩传输，提高速度
`-v`	显示详细的传输过程（调试用）

# 操作步骤示例

# 1. 上传文件

假设文件路径为 /local/path/151673_filtered_feature_bc_matrix.h5 ，远程服务器的目标路径为 /root/DATA/ ：

运行命令：

1	scp /local/path/151673_filtered_feature_bc_matrix.h5 root@47.108.248.138:/root/DATA/

# 2. 验证文件是否成功上传

登录到远程服务器，检查文件是否存在：

1 2	ssh root@47.108.248.138 ls -lh /root/DATA/151673_filtered_feature_bc_matrix.h5

在 Linux 环境下安装 rpy2 和 R 需要按照以下步骤进行：

# 1. 安装 R

R 是 rpy2 的依赖，必须先安装。

# 方法 1：通过包管理器安装（推荐）

更新系统包索引：

1 2	sudo apt update # 对于基于 Debian/Ubuntu 的系统 sudo yum update # 对于基于 Red Hat/CentOS 的系统

安装 R：

Ubuntu/Debian：
1
sudo apt install r-base

CentOS/Red Hat：

1 2	sudo yum install epel-release sudo yum install R

# 方法 2：从源码编译安装

如果需要特定版本，可以从 CRAN 下载源码并手动编译：

wget https://cran.r-project.org/src/base/R-4/R-4.x.x.tar.gz  # 替换为需要的版本
tar -xzvf R-4.x.x.tar.gz
cd R-4.x.x
./configure
make
sudo make install

# 验证安装：

运行以下命令，检查 R 是否安装成功：

1	R --version

# 2. 安装 `rpy2`

rpy2 是连接 Python 和 R 的桥梁。

# 方法 1：通过 pip 安装（推荐）

1	pip install rpy2

# 方法 2：通过 Conda 安装

如果使用 Conda 环境，可以通过 Conda 安装：

1	conda install -c conda-forge rpy2

# 方法 3：从源码安装

如果需要从源码安装：

1
2
3

git clone https://github.com/rpy2/rpy2.git
cd rpy2
python setup.py install

# 3. 配置环境变量（必要时）

有时需要确保 R 的路径已正确配置为系统环境变量。编辑 ~/.bashrc 文件：

1
2
3

export R_HOME=/usr/lib/R
export R_LIBS_USER=~/.local/lib/R
export PATH=$PATH:/usr/lib/R/bin

然后加载配置：

1	source ~/.bashrc

# 4. 验证安装

启动 Python，验证是否能够成功导入 rpy2 ：

import rpy2.robjects as ro

# 测试调用 R 函数
ro.r('print("Hello from R")')

如果输出 Hello from R ，说明安装成功。

# 5. 常见问题

问题：R 没有安装成功？
确认 R 的安装路径正确，或检查是否有未满足的依赖包（例如 gfortran 、 gcc ）。
问题：rpy2 安装报错？
- 确保 Python 版本与 rpy2 兼容（推荐使用 Python >= 3.6）。
- 确保安装了 R 并且 R 的路径可被 rpy2 检测到。

如果问题持续，可以提供错误日志，我会进一步协助！

代码 ECS