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| docker和nvidia-docker离线安装 |
- 这里是ubuntu操作系统， 如果是其他的操作系统，则需要安装对应的deb包
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–docker容器技术–。 简单理解 ：Anaconda用于隔离不同的python环境；docker可以理解成在你的机器里面安装了一个独立的系统，因此它可以隔离不同的CUDA环境，还有着独立的文件系统，防止别人删掉你的实验和环境等。 镜像（images）的意思就是静态的镜像文件； 容器（containe
旧版本的 Docker 称为 docker 或者 docker-engine，使用以下命令卸载旧版本： 为了确认所下载软件包的合法性，需要添加软件源的 GPG 密钥。 鉴于国内网络问题，强烈建议使用国内源，官方源请在注释中查看。 然后，我们需要向 sources.list 中添加 Docker 软件源: 以上命令会添加稳定
需求 ：实验室内通过Docker搭建隔离环境保证各用户数据安全和服务器环境安全，防止软件环境混杂造成莫名其妙的bug，容器内需要能够调用显卡资源。 本文的内容基于以下软件版本： Docker： Docker version 20.10.17, build 100c701 CUDA： NVIDIA-SMI 510.68.02 Driver Version: 510.68.02 CUDA Version:
Nvidia-Docker安装需要安装两个部分， Docker-CE 和 NVIDIA Container Toolkit 。 1. 安装Dokcer-CE Docker-CE on Ubuntu can be setup using Docker’s official convenience script: 官方的快速安装脚本，具体安装的版本应该是最新版，如果用此脚本安装Docker，以后还可以使用此脚本更新： 注意 ：如果你的机器已
以下是安装nvidia-docker的步骤： 安装Docker CE 首先需要在节点上安装Docker CE。可以使用官方教程进行安装。 安装NVIDIA GPU驱动 在Kubernetes节点上安装NVIDIA GPU驱动，可以使用NVIDIA提供的官方安装脚本。 添加NVIDIA repository 添加NVIDIA repository，以便能够下载nvidia-docker的安装包。使用以
系统环境： 系统：linux 版本：ubuntu20.04 Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。NVIDIA 改进了原始的Docker，便于容器使用NVIDIA GPU。由于仿真
参考链接： nvidia-docker的安装 参考链接 E: Conflicting values set for option Signed-By regarding source https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64/ /: /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg != E: The list of sources could not be read. 解决方法 会列出1个或者2个文件 然后进入/etc/apt/sour
参考这篇文章：Ubuntu22.04安装docker - 掘金 参考这篇文章：Ubuntu 22.04 LTS : NVIDIA Container Toolkit : Install : Server World 流程： 进行测试（拉取nvidia cuda11.5镜像并运行nvidia-smi) # pull Cuda 10.2 image and connect to the interactive session, then run [nvidia-smi] 参考文章： Ubuntu22.04安装docker - 掘金 Ubuntu 22
ip设置 关闭selinux 1、查看 selinux 状态，SELinux=enabled 即开启 2、关闭selinux，SELINUX=disabled 即关闭 3.重启服务器 显卡检查 查询结果如下： 可以查询到显卡的型号，需要注意以下参数： (rev a1) 表示显卡已启用 (rev ff) 表示显卡未启用，需要根据服务器型号通过BIOS开启 检查驱动是否
导入 NVIDIA GPG 密钥 添加 NVIDIA Docker 存储库 安装 nvidia-container-toolkit 检查nvidia-docker是否安装成功 如果 nvidia-docker 安装成功，命令将启动一个包含 NVIDIA GPU 的容器并运行 nvidia-smi 命令，该命令可以显示有关 GPU 状态的信息。输出结果将显示 GPU 型号、显存大小、温度等信息。 如
