配置环境变量

当用户完成软件包的安装后，为保证软件的正常使用，需参考需要步骤完成环境变量的配置。

配置Python环境变量
配置昇腾软件的环境变量
（可选）取消免密
（可选）配置gcc环境变量
（可选）配置device的网卡IP

（可选）取消免密

建议安装完成后，根据实际使用场景，自行取消root用户登录和免密登录。

在Linux系统中，如果用户是通过ssh-keygen生成密钥实现的免密登录，可以执行如下步骤取消免密登录。

进入~/ssh目录。
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cd ~/.ssh
删除对应的公钥文件。
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rm authorized_keys

配置Python环境变量

在使用Python3.7.5之前，需配置如下环境变量：

#用于设置python3.7.5库文件路径
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/python3.7.5/lib:$LD_LIBRARY_PATH
#如果用户环境存在多个python3版本，则指定使用python3.7.5版本
export PATH=/usr/local/python3.7.5/bin:$PATH

（可选）配置gcc环境变量

模型训练要求7.3.0版本及以上gcc（执行gcc --version命令查询），若低于7.3.0，用户可执行如下操作步骤，使用工具安装的7.3.0版本gcc。

以root用户登录服务器。

配置环境变量（以“/usr/local/gcc7.3.0”路径为例，请根据gcc7.3.0实际路径为准，实际安装路径可执行find / -name gcc7.3.0）。

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/gcc7.3.0/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
export CC=/usr/local/gcc7.3.0/bin/gcc
export CXX=/usr/local/gcc7.3.0/bin/g++
export PATH=/usr/local/gcc7.3.0/bin:${PATH}

执行gcc --version命令查看gcc版本，若返回如下版本信息，表示配置成功。
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gcc (GCC) 7.3.0

安装过程中会创建docker用户组并启动docker服务。安装完成后，用户可以卸载系统中可能存在安全风险的gcc、g++、jdk等第三方组件。
如果用户明确需要gcc 7.3.0编译模型，且由于用户编译脚本等问题，无法通过环境变量控制gcc版本时，可执行如下操作，修改软链接。
修改软链接前，用户需执行“find / -name gcc7.3.0”是否存在gcc7.3.0文件夹，若没有该文件夹，表示工具没有安装7.3.0版本gcc，则请用户跳过如下操作步骤。
1. 在服务器任意目录下执行如下示例命令（以“/usr/local/gcc7.3.0”路径为例），根据实际gcc 7.3.0文件夹实际路径建立软链接。
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  ln -sf /usr/local/gcc7.3.0/bin/gcc /usr/bin/gcc
2. 执行gcc --version命令查看gcc版本，若返回如下版本信息，表示配置成功。
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  gcc (GCC) 7.3.0

配置昇腾软件的环境变量

toolkit等软件提供进程级环境变量设置脚本，供用户在进程中引用，以自动完成环境变量设置。用户进程结束后自动失效。示例如下（以root用户默认安装路径为例）：

# 安装toolkit包时配置
. /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh    

# 安装tfplugin包时配置
. /usr/local/Ascend/tfplugin/set_env.sh

# 安装nnrt包时配置
. /usr/local/Ascend/nnrt/set_env.sh
    
# 安装nnae包时配置
. /usr/local/Ascend/nnae/set_env.sh

# 安装toolbox包时配置
. /usr/local/Ascend/toolbox/set_env.sh

用户也可以通过修改~/.bashrc文件方式设置永久环境变量，操作如下：

以运行用户在任意目录下执行vi ~/.bashrc命令，打开.bashrc文件，在文件最后一行后面添加上述内容。
执行:wq!命令保存文件并退出。
执行source ~/.bashrc命令使其立即生效。

（可选）配置device的网卡IP

当进行分布式训练时，需配置device的网卡IP，具体操作可参考配置参数面网络。

如果用户想批量配置device的网卡IP，可取用MindCluster Ascend Deployer工具提供的Device IP配置脚本（ascend-deployer/ascend_deployer/tools/hccn.py），详情可参考使用HCCN Tool工具配置。

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