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在服务器部署Nvidia-Docker全流程,附Dockerfile主机依赖安装Docker安装清除现有的docker相关包设置apt的docker仓库安装最新版docker验证安装
Nvidia-docker安装设置apt仓库安装Nvidia Container Toolkit配置Docker重启Docker
制作通用的nvidia-docker 镜像拉取镜像查看镜像id删除镜像创建nvidia-docker 容器查看container id进入containerContainer 操作配置container的ssh服务SSH配置重启ssh设置连接密码注意:安装Anaconda打包镜像新用户使用镜像制作自己的容器
Dockerfile注意使用Dockerfile构建镜像从Dockerfile构建的镜像创建容器
在服务器部署Nvidia-Docker全流程,附Dockerfile
在服务器使用docker可以使管理员能够对服务器用户进行更便捷的管理,相比于基于anaconda环境的管理,用户之间不共享工作空间,管理员只对用户暴露服务器端口和数据集,用户可以自定义介入密码,安全性更高。Nvidia-Docker已经更新至Nvidia-Container-Toolkit,使用更加简便。本文分别给出了当前版本基于镜像与Dockerfile在服务器部署Nvidia-Docker的全部流程,推荐使用dockerfile。
主机依赖安装
Docker安装
清除现有的docker相关包
for pkg in docker.io docker-doc docker-compose docker-compose-v2 podman-docker containerd runc; do sudo apt-get remove $pkg; done
设置apt的docker仓库
# Add Docker's official GPG key:
sudo apt-get update
sudo apt-get install ca-certificates curl
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
# Add the repository to Apt sources:
echo \
"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt-get update
安装最新版docker
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
验证安装
sudo docker run hello-world
Nvidia-docker安装
设置apt仓库
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-get update
安装Nvidia Container Toolkit
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
配置Docker
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
重启Docker
sudo systemctl restart docker
制作通用的nvidia-docker 镜像
拉取镜像
docker pull nvidia/cuda:11.4.3-cudnn8-devel-ubuntu20.04
注意拉取带cudnn,devel版本的镜像,否则没有nvcc
查看镜像id
docker images
删除镜像
docker rmi [IMAGE ID]
创建nvidia-docker 容器
sudo docker run -dit --runtime=nvidia --gpus all -p [CUSTOMIZE PORT]:22 -v /dataset:/dataset --privileged=true --name=[CONTAINER NAME] [IMAGES ID]
-dit:后台运行,分配interactive terminal--gpus:可以使用以下参数:all,none,0,1,2
查看container id
docker ps -a
进入container
sudo docker exec -it [CONTAINER ID] /bin/bash检查cuda与nvidia driver
nvcc -Vnvidia-smi
Container 操作
启动:sudo docker start [CONTAINER ID]停止:sudo docker stop [CONTAINER ID]重启:`sudo docker restart [CONTAINER ID]容器内退出:exit
配置container的ssh服务
apt-get updateapt-get install openssh-serverapt-get install openssh-clientapt-get install sshapt-get install vim
SSH配置
修改ssh文件信息,允许root用户使用ssh登录。
vim /etc/ssh/sshd_configinsert i
PermitRootLogin yes :wq
重启ssh
/etc/init.d/ssh restart
设置连接密码
passwd %% ### 设置开机自启动SSH服务vim /root/.bashrc插入:service ssh start %%
注意:
出现现象在exec时添加进容器的环境变量在通过ssh启动时找不到,原因是exec时自动加了一些环境变量。解决方案就是改.bashrc,把丢失的环境变量加上。
vim ~/.bashrc在最后加入
export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
安装Anaconda
首先从官网获得Anaconda for Linux的安装链接使用wget下载,wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh使用bash安装,bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh将conda写入环境变量
vim ~/.bashrc插入
export PATH="~/anaconda3/bin":$PATHsource ~/anaconda3/bin/activate source ~/.bashrc
打包镜像
docker commit -a 'LiSH' [CONTAINER ID] [IMAGE NAME]:[VERSION]
新用户使用镜像制作自己的容器
镜像名称ubuntu20.04_cuda_11.4_cudnn8_anaconda
sudo docker run -dit --runtime=nvidia --gpus all -p [CUSTOMIZE PORT]:22 -v /dataset:/dataset --privileged=true --name=[CONTAINER NAME] ubuntu20.04_cuda_11.4_cudnn8_anaconda:v0.1
Dockerfile
# Basic Image
FROM nvidia/cuda:11.4.3-cudnn8-devel-ubuntu20.04
# Description
LABEL name="ubuntu20.04 cuda11.4 cudnn8"
LABEL version="1.0"
LABEL author="LiSH"
LABEL mail="li.shanghong.0222@gmail.com"
# Update
RUN apt-get update \
&& apt-get install -y vim \
&& apt-get install htop
# Config SSH
RUN DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y openssh-server \
&& sed -i 's/#PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/g' /etc/ssh/sshd_config \
&& sed -i '$a service ssh restart' ~/.bashrc \
&& echo 'root:0222'|chpasswd
# Install Anaconda
RUN wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh \
&& bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/conda \
&& sed -i '$a export PATH="/opt/conda/bin:$PATH"' ~/.bashrc \
&& sed -i '$a source /opt/conda/bin/activate' ~/.bashrc
# Config Cudnn
RUN sed -i '$a export PATH="/usr/local/cuda/bin:$PATH"' ~/.bashrc \
&& sed -i '$a export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"' ~/.bashrc \
&& sed -i '$a cd /' ~/.bashrc
注意
当使用Dockerfile构建docker时,执行命令apt-get install -y openssh-server时,会安装tzdatatzdata从2018开始,安装过程采用交互式,要求指定Geographic area和Time zone解决方法:在命令前添加DEBIAN_FRONTEND=noninteractive即执行DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y openssh-server
使用Dockerfile构建镜像
docker build -f Dockerfile -t [IMAGE NAME] ./
从Dockerfile构建的镜像创建容器
查看镜像docker images,获取image idsudo docker run -dit --runtime=nvidia --gpus all -p [CUSTOMIZE PORT]:22 -v /dataset:/dataset --privileged=true --name=[CONTAINER NAME] [IMAGES ID]
参考链接
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