# 建站历程
## 背景
> 逛github的偶然间发现了VanBlog项目，简单看了看，觉得各方面都还不错，高度可定制性比较吸引我，于是放弃了静态hexo,csdn，以及我以前自己搭建的功能不是很完善的博客，其实也主要是自己太懒了，就是想用别人做好的轮子，省时省力又省心。正因如此，我当机立断转而投入了VanBlog。\
[VanBlog入门手册](https://vanblog.mereith.com/intro.html)

## 前期准备
> 为了搭建一个自己的网站，我一改往日的作风，拒绝了白嫖(之前妥妥资深白嫖党一枚:域名白嫖、服务器白嫖、梯子白嫖....)，开始完全用自己的。\
> **1.买梯子**：letsvpn yyds，懂得都懂，只可意会不可言传。\
> **2.买云服务器**：去买了一个2H4G的香港的云服务器(ICP备案比较麻烦，香港免备案)\
**>****3.买域名**：同理，也不在国内平台上买，先后逛了[GoDaddy](https://www.godaddy.com/)、[NameCheap](https://www.namecheap.com/)、[Domain.com](https://www.domain.com/)、[CloudFlare](https://www.cloudflare.com/)。想着用cloudflace做代理，加上cloudflare的域名价格也合适，2年150￥,感觉还可以，拿下拿下。这里有个小意外，godaddy等他们可以通过alipay直接支付，但是cloudflare只有paypal和Visa,万事达等国外的信用卡才能支付，我当然是没有的，所以又找到了一个注册国外虚拟卡的网站[WildCard](https://bewildcard.com/),注册购卡过程略，请自行google。然后就可以用这张虚拟卡去购买付费了。 \
>附上购买的服务器的配置:\
cpu:![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/bafc2e551f744e9a46899a36e5bd575a.image.webp)
内存:
![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/4e7b6654f074a6ae7858418570b79d2f.image.webp)

## 搭建过程
我采用了官方提供的coker-compose部署，但是我用了又不想完全用，想自己去做个反代处理，因为回头可能还有别的项目或者服务部署上来。
逛了逛VanBlog的issue区，发现以前已经有老哥提出来过。
![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/cebcc9c302ec87389357f30d52cc15b1.image.webp)
对此VanBlog作者也做了回答(引用作者大大原文)：
> **为什么要用 Caddy**\
VanBlog 内部是有很多微服务组件的，要想顺利运行，必须要有一层内部反代或者说 API 网关，这是刚需，不是可选项。只不过 VanBlog 把内置 Caddy 的存在暴露出来了，给了用户更多的可能。\
>Caddy 的存在也不是内嵌到 Nestjs 的，它在容器内的存在是独立的服务，只是后端会通过 Caddy 的 API 进行操作。后续 VanBlog 的一些高级功能，也会用到 Caddy 可以通过 API 在运行时灵活修改配置的能力。\
**关于编排的复杂性**\
我希望 VanBlog 是一站式的个人博客解决方案，能尽可能减少用户部署时的负担，目前已经有计划把编排文件中的配置项全部挪到后台初始化页面进行配置。\
当配置项精简后，起一个 VanBlog 项目，你不需要修改除了端口映射之外的任何配置项，一切配置将在后台可配置并可热重载。甚至支持 SQLite 这类嵌入式数据库之后，只需要类似 docker run -d -p 80:80 mereith/van-blog 一行命令就可以了，这是我设想的最终效果。\
关于证书\
您提到的内置 Caddy 会让新手苦恼于配置，但我认为 Certbot 或 letsEncrypt 本身可能更会让新手苦恼。内置 Caddy 你不需要改默认编排的任何选项，只需要改一个 EMAIL，当你需要 HTTPS 的时候，全自动签名甚至不用写域名。但如果你用 Certbot 之类的，你需要了解证书的基本知识，需要敲命令行，学习成本会更高。
实际上到现在为止，很多人问过我各种各样的问题，但没有一个人是关于内置 Caddy 的，相反有不少人和我说全自动 HTTPS 真方便。 毕竟有些人买一台服务器，只是为了部署 VanBlog，他们不懂什么是证书，什么是 LetsEncrypt，如果取消内置的全自动 HTTPS，会显著增加他们的学习成本。

我也没有接触过caddy，于是老生常谈的考虑用nginx来反代,但奇怪的是，怎么配置都会出错，官网给出的实例是这样的。

```yml
server {
  gzip on;
  gzip_min_length 1k;
  gzip_comp_level 9;
  gzip_types text/plain application/javascript application/x-javascript text/css application/xml text/javascript application/x-httpd-php image/jpeg image/gif image/png;
  gzip_vary on;
  gzip_disable "MSIE [1-6]\.";
  listen 80 ;
  # 改为你的网址
  server_name example.com;
  proxy_buffers 8 32k;
  proxy_buffer_size 64k;

  location / {
    # 改为容器的 PORT
    proxy_pass http://127.0.0.1:<PORT>;
    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
  }
}
```
于是，我想换个工具试试，正巧在github上发现了一个项目[DokPloy](https://github.com/Dokploy/dokploy)。拥有以下特性。
- Dokploy 包含多种功能，让您的生活更加轻松。
- 应用程序：部署任何类型的应用程序（Node.js、PHP、Python、Go、Ruby 等）。
- 数据库：创建和管理支持 MySQL、PostgreSQL、MongoDB、MariaDB 和 Redis 的数据库。
- 备份：将数据库自动备份到外部存储目标。
- Docker Compose：原生支持Docker Compose来管理复杂的应用程序。
- 多节点：使用 Docker Swarm 将应用程序扩展到多个节点来管理集群。
- 模板：只需单击即可部署开源模板（Plausible、Pocketbase、Calcom 等）。
- Traefik 集成：自动与 Traefik 集成以进行路由和负载平衡。
- 实时监控：监控每个资源的 CPU、内存、存储和网络使用情况。
- Docker 管理：轻松部署和管理 Docker 容器。
- CLI/API：使用命令行或通过 API 管理您的应用程序和数据库。
- 通知：当您的部署成功或失败时收到通知（通过 Slack、Discord、Telegram、电子邮件等）。
- 多服务器：将您的应用程序远程部署到外部服务器并进行管理。
- 自托管：在您的 VPS 上自托管 Dokploy。
感觉very good.
所以我就一键部署了dokploy.
```bash
curl -sSL https://dokploy.com/install.sh | sh
```
部署好长这个样子，默认进来是没有project的。
![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/acdc7835a5328e428d808ab6dc05ea12.image.webp)
在settings里面可以配置上我们注册的域名，另外填写上邮箱之后，wokploy就会自动用Letsencrypt去申请证书和续期，非常方便。
dokploy提供的Traefik可以做容器的反向代理，我们利用这一点，稍加配置即可(这里我配置了好多遍，最开始不知道dokploy自带traefik,还在docker-compose里面写命令，在容器内部又装了一个traefik😂)。
为了区分traefik自身的配置，我单独创建了一个vanblog.yml来做配置，注意不要映射到`https://vanblog:443`,
![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/c38108097e802fa8d1e430ebde0507d6.image.webp)
这是我的配置，可作参考。
```yml
http:
  routers:
    vanblog-router-app:
      rule: Host(`wjcly.com`)
      service: vanblog-service
      entryPoints:
        - web
      # middlewares:
      #   - redirect-to-https   修改域名后dokploy会自动添加这两行，需要删掉，要不没有效果
    vanblog-router-app-secure:
      rule: "Host(`wjcly.com`)"
      service: vanblog-service
      entryPoints:
        - websecure
      # middlewares:
      #   - redirect-to-https  
      tls:
        certResolver: letsencrypt
  services:
    vanblog-service:
      loadBalancer:
        servers:
          - url: "http://vanblog:80"
        passHostHeader: true
```
紧接着创建一个vanblog的项目，将docker-compose.yml的内容粘贴进去，因为能直接代理到容器层面，所以就vanblog就不需要映射端口出来了。

```yml
version: '3'

services:
  vanblog:
    image: mereith/van-blog:latest
    restart: always
    environment:
      TZ: 'Asia/Shanghai'
      EMAIL: 'wildfarmer678@gmail.com'
    volumes:
      - /var/blog/data/static:/app/static
      - /var/blog/log:/var/log
    networks:
      - dokploy-network
  mongo:
    image: mongo:4.4.16
    restart: always
    environment:
      TZ: 'Asia/Shanghai'
    volumes:
      - /var/blog/data/mongo:/data/db
    networks:
      - dokploy-network

networks:
  dokploy-network:
    external: true
```
配置好之后，重新deploy一下即可访问到了。

![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/4bbf0607731e23e1b2f1fe70dd3b85cf.image.webp)

建站

>前情摘要：项目要上线到内网环境的麒麟V10的测试服务器上，在配置环境的时候，想着用docker跑一个mysql，却种种报错，好在一番折腾后最终得以解决，特此记一次docker安装mysql8


这里主要突出mysql的安装过程，所以前期工作，下载build好mysql.tar传输到服务器上的准备工作默认已经准备好了。
## 1. 准备配置文件my.conf

```bash
sudo mkdir -p /usr/local/mysql/conf
cd /usr/local/mysql/conf
touch my.cnf
```
## 2.编辑my.cnf

```bash
[mysql]
#设置mysql客户端默认字符集
default-character-set=utf8mb4
[mysqld]
# 数据库忽略大小写
lower_case_table_names = 1
#设置3306端口
port=3306
#允许最大连接数
max_connections=1000
#允许连接失败的次数。
max_connect_errors=10
#最大允许包
max_allowed_packet=10M
#服务端使用的字符集默认为utf8mb4
character-set-server=utf8mb4
collation_server = utf8mb4_general_ci
#创建新表时将使用的默认存储引擎
default-storage-engine=INNODB
# mysql8中“mysql_native_password”插件认证不让用了，改成默认的caching_sha2_password
# mysql8.4 中已经没有default_authentication_plugin变量了，要注释掉
# default_authentication_plugin=caching_sha2_password
```

## 3.命令行启动容器
检查文件权限，尽量使用root创建，避免一些不必要的权限拒绝问题。<br>
注意：如果您使用已包含数据库的数据目录启动容器，则下面的任何变量都不会产生任何影响：任何预先存在的数据库在容器启动时始终保持不变。即：**挂载的数据卷data目录要是空的，否则容易出现错误**。
换句话说，就是运行出错了，每次docker run 之前都必须先清除一下`/usr/local/mysql/data`的内容，当然你也可以将整个mysql目录都删除掉，重新创建。

``` bash
cd /usr/local/
rm -rf mysql
mkdir mysql
cd mysql
mkdir data
mkdir log
mkdir conf
mkdir mysql-files
```
```docker
docker run -d -p 3306:3306 \
--restart=always \
--privileged=true \
-v /usr/local/mysql/log:/var/log/mysql \
-v /usr/local/mysql/data:/var/lib/mysql \
-v /usr/local/mysql/conf/my.cnf:/etc/mysql/my.cnf \
-v /usr/local/mysql/mysql-files:/var/lib/mysql-files \
-v /etc/timezone:/etc/timezone:ro \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 \
-e TZ=Asia/Shanghai \
--name mysql mysql:latest
```
启动成功后，进入容器：

```bash
docker exec -it mysql /bin/bash
mysql -u root -p
mysql> use mysql;
mysql> select Host, User, plugin, authentication_string from user;
```
查询mysql账户，发现已经有root--%账户了，可以直接远程登陆了

如果没有的话，进去授权一下即可

```mysql
mysql -u root -p 
use mysql;
# 创建账号
CREATE USER 'root'@'%' IDENTIFIED WITH caching_sha2_password BY '新设置的密码';
# 授权
grant all privileges on *.* to 'root'@'%';
# 刷新权限
FLUSH PRIVILEGES;
```
然后就可以愉快用navicat远程连接访问啦，注意防火墙问题，看看网络通不通。

麒麟V10--docker安装mysql8

接wsl ubuntu部署clone-voice，在pip install -r requirements.txt --no-deps的时候出现了。

![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/76deda9e86cb5e94a00e0510232a0be5.image.webp)


很明显，ubuntu的网络有问题，这个时候我就想能不能让它走windows的代理呢，我的windows可以科学上网，答案是可以的。
首先，我们需要下载一个软件filddler。我这里已经下好了，想着上传到网盘分享出来，但是平台不让分享，有需要的私我，我分享给你。

![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/7ed2ebce56289b605d601c6827a85128.image.webp)

打开fiddler之后，勾选允许远程计算机连接，默认监听的端口是2851，我们测试一下。

![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/a50dca0ce10b5e0c18cbd7afcd19dc8d.image.webp)

可以看到，测试是没问题的，我们继续，查看一下windows的ip
![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/5d55a2391e50697fe16758293d8ed26a.image.webp)
然后配置

```bash
export http_proxy=http://192.168.1.8:2851
export https_proxy=http://192.168.1.8:2851
```
以为终于可以下载了，没想到的是

![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/ffdd1a84c287b7e4a3fdd1174c6f849e.image.webp)
好吧，python3 --version之后，我的版本号是3.12.3，项目里面有说要求 python 3.9->3.11。

好吧，那我只能装个虚拟环境了。
首先安装pyenv

```bash
apt-get update
apt-get install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \
libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \
libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev \
liblzma-dev python-openssl git
curl -L https://github.com/pyenv/pyenv-installer/raw/master/bin/pyenv-installer | bash
```
编辑 vim ~/.bashrc,添加

```bash
export PATH="~/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
```
然后刷新配置

```bash
source ~/.bashrc
```
检查结果

![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/06084bb3c87a76019db72937c8b9863e.image.webp)

接下来就可以愉快的安装其他版本的python了。
比如

```bash
pyenv install 3.11.0
```
最后创建一个虚拟环境。
```bash
pip install virtualenv
virtualenv -p python3.11.0 clone-voice-env

pip install -r requirements.txt --no-deps
pip uninstall -y torch
pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
python  code_dev.py
python app.py
如果想训练，执行 python train.py, 训练参数在 param.json中调整，调整后重新执行训练脚本python train.py
```

每次启动都会连接墙外检测或更新模型，请耐心等待。如果不想每次启动都检测或更新，需手动修改依赖包下文件，打开 \venv\Lib\site-packages\TTS\utils\manage.py ,大约 389 行附近，def download_model 方法中，注释掉如下代码

```python
if md5sum is not None:
	md5sum_file = os.path.join(output_path, "hash.md5")
	if os.path.isfile(md5sum_file):
	    with open(md5sum_file, mode="r") as f:
		if not f.read() == md5sum:
		    print(f" > {model_name} has been updated, clearing model cache...")
		    self.create_dir_and_download_model(model_name, model_item, output_path)
		else:
		    print(f" > {model_name} is already downloaded.")
	else:
	    print(f" > {model_name} has been updated, clearing model cache...")
	    self.create_dir_and_download_model(model_name, model_item, output_path)
```

fiddler代理ubuntu上网

接安装CUDA后，发现了一个语音克隆的项目，打算部署下玩玩。


>项目地址https://github.com/jianchang512/clone-voice

## 1.拉取项目

```bash
git clone git@github.com:jianchang512/clone-voice.git .
提示错误：
Cloning into '.'...
git@github.com: Permission denied (publickey).
fatal: Could not read from remote repository.

Please make sure you have the correct access rights
and the repository exists.
```
只能先解决一下这个问题了

:::info{title="问题解决"}
1.检查本地是否存在 ssh key

```bash
# 查看是否存在 id_rsa 和 id_rsa.pub文件，如果存在，说明已经有SSH Key
cd ~/.ssh
ls
```
2.若是不存在，则生成ssh key

```bash
# 执行之后，一直回车
ssh-keygen -t rsa -C "xxx@xxx.com"
```

![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/73fd8c17f19391e4c53e249f60e09b2c.image.webp)
3.获取 ssh key 公钥内容（id_rsa.pub)

```bash
cd ~/.ssh
cat id_rsa.pub
```
4.Github 账户上添加公钥 

![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/d2db87d6a7ce0ee39c5884bf54aaf30a.image.webp)
5.验证是否设置成功
```bash
ssh -T git@github.com
```

![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/ed0cfd657041e2c0f9ae7b6f6fc2a0ab.image.webp)
:::
2.创建虚拟环境
```python
python3 -m venv venv
提示错误：
The virtual environment was not created successfully because ensurepip is not
available.  On Debian/Ubuntu systems, you need to install the python3-venv
package using the following command.
apt install python3.12-venv
You may need to use sudo with that command.  After installing the python3-venv
package, recreate your virtual environment.
```
这里提示了环境不匹配。因此我们要创建一个虚拟环境。详情见[虚拟环境搭建及生成](https://wjcly.com/post/22)

部署clone-voice

# Ubuntu Cuda安装笔记




:::tip{title="提示"}
本人用的wsl安装的ubuntu,版本是ubuntu22.04。
:::

## 一、显卡
### 1.更新软件列表和安装必要软件、依赖
     
```bash
sudo apt-get update 

sudo apt-get install g++
     
sudo apt-get install gcc
     
sudo apt-get install make
```
### 2.禁用 nouveau 驱动
ouveau是Ubuntu自带的显卡驱动，但他是核显，我这里想安装独显，就得把他禁掉

```bash
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
或者 sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf
```
在文件末尾追加
```js
blacklist nouveau
blacklist lbm-nouveau
options nouveau modeset=0
alias nouveau off
alias lbm-nouveau off
```
保存退出更新重启即可。
### 3.查询是否成功禁用

```bash
sudo update-initramfs –u
```
执行结果为空表示已成功禁用。

## 二、CUDA
### 1.安装依赖

```bash
sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev
```

### 2.安装cuda11.8

```bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
```
### 3.安装选项

:::note{title="安装时的选择"}
- continue
- 写 accept
- 不要driver：在driver处按enter
- install
- （如果有多个CUDA，会问你symlink改不改）: Yes
:::

### 4.配置环境变量：

```bash
vim ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
source ~/.bashrc
```
### 5.检查结果

```bash
nvcc -V
```
## 三、CudaNN
看网上帖子大部分都是自己手动登录官网下载完再上传到ubantu，解压的，那么有没有能直接从终端下载解压的方法呢，答案是肯定的。
> 简单地说，有一台linux远程服务器，想在服务器上配置深度学习开发环境，一个绕不开的选项是：安装cuDNN
但是我只能通过SSH连接远程服务器，如果直接在终端里使用wget进行下载的话，会被forbidden。

>这是因为：Nvidia要求下载时进行验证（事实上，在我们从浏览器端下载cuDNN时，会被要求登录），而我们直接使用wget跳过了验证，所以被Forbidden了。

### 解决方案
方案一：\
在本地浏览器点击下载，再点击暂停，\
进入浏览器下载界面，可以看到真正的下载链接，拷贝这个链接后再用wget下载。\
方案二：\
本地下载好正确版本的cuDNN
通过scp命令拷贝到远程服务器，关于scp命令的用法，可见：使用scp从远程Linux服务器下载文件至本地。\
方案三：\
1.在本地主机上从 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 获取下载链接，如：

```js
https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/7.6.5.32/Production/10.1_20191031/cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
```

2.SSH登录到远程主机，执行如下操作：\

```js
CUDNN_TAR_FILE="cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz"  #与上面链接中的相对应
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v7.6.5/${CUDNN_TAR_FILE}  #v7.6.5与CUDNN_TAR_FILE相对应
```
感兴趣的也可以看看https://stackoverflow.com/questions/31279494/how-to-install-cudnn-from-command-line

3.解压cuDNN文件,拷贝文件

```bash
tar -xzvf cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz
```

复制库文件和头文件：
解压后，您会得到几个目录，包括cuda和include。您需要将这些目录中的内容复制到CUDA的安装目录中。使用以下命令：

```bash
sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda-11.8/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.8/lib64
```
这些命令将cuDNN的头文件复制到CUDA的include目录，将库文件复制到CUDA的lib64目录。

设置库路径：
您需要确保系统能够找到cuDNN库。编辑/etc/ld.so.conf.d/cudnn.conf文件，添加以下行：

```js
/usr/local/cuda-11.8/lib64
```
然后，运行以下命令使更改生效：

```bash
sudo ldconfig
```

我这里有点小问题，会提示libcuda.so.1 is not a symbolic link，因为我是wsl2环境。\
所以需要处理一下。\
网上原有的解决方法是：\
将/usr/lib/wsl/lib 中的文件软连接到/usr/lib/wsl/lib2中。\
该方法会导致后续出现\
问题1：\
NVIDIA-SMI couldn't find libnvidia-ml.so library in your system.\
问题2：\
error code is libcuda.so: cannot open shared object file: No such file or directory

我的解决方法是：
删除或备份/usr/lib/wsl/lib中的libcuda.so与libcuda.so.1\
然后建立对libcuda.so.1.1的软连接：

```bash
sudo cp /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.backup
sudo cp /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.1 /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.1.backup
sudo rm /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so
sudo rm /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.1
sudo ln -s libcuda.so.1.1 libcuda.so.1
sudo ln -s libcuda.so.1 libcuda.so
```
### 4.验证结果

```bash
grep CUDNN_MAJOR -A 2 /usr/local/cuda-11.8/include/cudnn.h
```

![image.png](https://pic.wjcly.com/my-pic/main/img/8a67fc93741376a8123a1ae7f6c25e98.image.webp)