docker部署llm模型的项目，需要安装什么驱动-Toy模板网

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Docker容器中部署大型语言模型（LLM）项目，尤其是需要利用GPU进行加速的情况下，确保主机系统正确安装了NVIDIA驱动和CUDA是第一步。接着，你需要使用NVIDIA提供的Docker工具，如NVIDIA Container Toolkit，来确保容器可以访问宿主机的GPU资源。

步骤1: 确保主机上安装了NVIDIA驱动和CUDA

首先，确认你的系统上已经安装了合适的NVIDIA显卡驱动和CUDA版本。可以通过nvidia-smi命令来检查。

步骤2: 安装NVIDIA Docker支持

为了让Docker容器能够使用GPU，你需要安装NVIDIA Container Toolkit。以下是在Ubuntu系统上安装NVIDIA Docker的步骤：

安装NVIDIA Container Toolkit：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

更新软件包列表并安装nvidia-docker2：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2

重启Docker服务：
```
sudo systemctl restart docker
```

步骤3: 运行支持CUDA的Docker容器

安装NVIDIA Container Toolkit后，你可以运行支持CUDA的Docker容器了。使用--gpus all标志来允许Docker容器访问所有可用的GPU资源。

示例：运行支持CUDA的容器：
```
docker run --gpus all -it --rm nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
```
这个命令会启动一个基于nvidia/cuda:11.0-base镜像的容器，并在容器内执行nvidia-smi命令，显示容器可以访问的GPU信息。