Gestion de l'espace sous Windows

Si vous envisagez un système en Dual-Boot, libérez de l'espace via l'utilitaire "Gestion des disques" de Windows. Pour une installation propre remplaçant Windows, il est recommandé de formater les partitions secondaires (D:, E:, etc.) au préalable pour éviter tout conflit de montage ultérieur.

Création de la clé USB bootable

Téléchargez l'image ISO officielle sur le site d'Ubuntu. Utilisez un utilitaire tel que Rufus ou UltraISO pour flasher l'image sur une clé USB d'au moins 8 Go.

2. Installation et stratégie de partitionnement

Démarrez sur la clé USB (touche F2, Del ou Esc au démarrage). Suivez l'assistant jusqu'à l'étape du type d'installation et choisissez "Autre chose" (Manual partitioning).

Schéma de partitionnement recommandé (Disque 1 To)

Pour un usage intensif (Docker, Machine Learning), il est crucial de séparer certains répertoires pour éviter la saturation de la racine.

3. Configuration Post-Installation

Optimisation des miroirs APT

Depuis la version 24.04, la configuration des sources a migré vers un nouveau format. Modifiez le fichier suivant pour utiliser un miroir local plus rapide :

sudo nano /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources

Après modification, mettez à jour le cache :

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

Activation du compte Root

Par défaut, le compte root n'a pas de mot de passe défini. Pour l'activer :

sudo passwd root
su - root # Pour tester la connexion

4. Pilotes NVIDIA et Toolkit CUDA

Installation du pilote graphique

Identifiez votre matériel et installez la version recommandée :

lspci | grep -i nvidia
sudo ubuntu-drivers autoinstall
sudo reboot

Résolution des problèmes de signature (Secure Boot)

Si la commande nvidia-smi échoue après une mise à jour, le Secure Boot peut bloquer le module noyau. Accédez au BIOS et désactivez le Secure Boot ou effacez les clés de signature (Clear Secure Boot Keys) pour autoriser le chargement des pilotes tiers.

Installation de CUDA

Téléchargez le script d'installation depuis le portail NVIDIA Developer. Une fois installé, vérifiez la configuration :

nvcc --version

5. Déploiement de Docker et NVIDIA Container Toolkit

Préparez l'environnement Docker Engine :

sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg

echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

sudo apt update
sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

Support GPU dans les conteneurs

Pour utiliser vos cartes graphiques dans Docker, isntallez le toolkit NVIDIA :

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

Gestion des permissions

Ajoutez votre utilisateur au groupe Docker pour éviter l'usage systématique de sudo :

sudo usermod -aG docker $USER

6. Environnements de développmeent

Anaconda / Miniconda

Il est préférable d'installer Conda dans votre répertoire /home pour éviter les problèmes de droits :

bash ~/Downloads/Anaconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# Initialisez le shell
source ~/.bashrc

Accès distant via SSH

Installez le serveur OpenSSH pour le contrôle à distance :

sudo apt install openssh-server
sudo systemctl enable --now ssh

Éditez /etc/ssh/sshd_config pour sécuriser l'accès (ex: désactiver PermitRootLogin).

Installation de logiicels tiers (Matlab, VSCode)

Pour Matlab, après avoir extrait l'archive, lancez l'installateur en mode root :

sudo ./install

Créez ensuite un lanceur Desktop pour Matlab :

sudo nano /usr/share/applications/matlab.desktop

# Contenu du fichier :
[Desktop Entry]
Name=MATLAB
Exec=/usr/local/MATLAB/R2024b/bin/matlab -desktop
Icon=/usr/local/MATLAB/R2024b/toolbox/shared/dastudio/resources/MatlabIcon.png
Type=Application
Categories=Development;Math;

Pour les fichiers .deb (comme VSCode), utilisez l'outil apt pour gérer les dépendances automatiquement :

sudo apt install ./nom_du_paquet.deb