Ubuntu/Linux 安装Docker + PyTorch

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1. 提前准备2. 安装Docker2.1. 卸载冲突软件（非必要）2.2. 在Ubuntu系统上添加Docker的官方GPG密钥2.3. 将Docker的仓库添加到Ubuntu系统的APT源列表中2.4. 安装最新Docker2.5. 检查

3. 安装Nvidia Container Toolkit3.1. 在Ubuntu系统上添加官方GPG密钥和仓库3.2. 安装nvidia-container-toolkit3.3. 配置 Docker 使用 NVIDIA runtime3.4. 重启 Docker 服务3.4. 检测

1. 提前准备

显卡驱动：Ubuntu/Linux 安装GPU 驱动&检测（PyTorch准备) CUDA：Ubuntu/Linux 安装CUDA、检测（PyTorch准备） cuDNN：Ubuntu/Linux 安装cuDNN、检测（PyTorch准备） 可选ANACONDA：Ubuntu/Linux 安装Anconda、PyTorch、检测cuDNN、Jupyter Notebook

相关： Develop like a Pro with NVIDIA + Docker + VS Code + PyTorch https://github.com/anibali/docker-pytorch How to Install PyTorch on the GPU with Docker

2. 安装Docker

2.1. 卸载冲突软件（非必要）

for pkg in docker.io docker-doc docker-compose docker-compose-v2 podman-docker containerd runc; do sudo apt-get remove $pkg; done

2.2. 在Ubuntu系统上添加Docker的官方GPG密钥

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

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

2.3. 将Docker的仓库添加到Ubuntu系统的APT源列表中

# 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

2.4. 安装最新Docker

# Add the repository to Apt sources:

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

2.5. 检查

sudo docker run hello-world

Hello from Docker!

This message shows that your installation appears to be working correctly.

3. 安装Nvidia Container Toolkit

3.1. 在Ubuntu系统上添加官方GPG密钥和仓库

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

3.2. 安装nvidia-container-toolkit

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

3.3. 配置 Docker 使用 NVIDIA runtime

sudo nvidia-container-toolkit configure --runtime=docker

3.4. 重启 Docker 服务

sudo systemctl restart docker

3.4. 检测

docker run -it --gpus all nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

命令解释 docker run: 这是 Docker 的命令之一，用于启动新的容器。 -it: 这组选项结合使用，-i 表示容器的 STDIN 是开放的，-t 分配一个伪终端。这使得容器在运行时保持交互式。 –gpus all: 这个选项指示 Docker 使用所有可用的 NVIDIA GPU。这要求你的系统已经安装了 NVIDIA Docker 支持，并且 Docker 配置为能够访问 GPU。 nvidia/cuda:×××-base-ubuntu×××: 这是要运行的 Docker 镜像。该镜像包含 CUDA ××× 工具，并且基于 Ubuntu ×××。这样的镜像通常用于需要 GPU 加速的应用程序开发和测试。 nvidia-smi: 这是 NVIDIA 管理和监控工具的命令，用于显示有关 NVIDIA GPU 的详细信息和状态，如温度、使用率、内存使用情况等。

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