cpu架构：x86操作系统：ubuntu18.04受够了TensorRT+cuda+opencv+ffmpeg+x264运行环境的部署的繁琐，每次新服务器上部署环境都会花费很大的精力去部署环境，听说nvidia-docker可以省去部署的麻烦，好多人也推荐使用docker方便部署，咱也在网上搜索了下，学习了下，根据网上的资料，开始安装docker学习一下，把学习记录记在这儿，听说要想使用GPU，就
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2023-09-20 16:53:47
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一、nvidia-docker安装与维护！(生产服务器需要运维人员安装，开发人员可忽略1.安装)
1. 安装该部分运维可根据生产实际情况，进行具体问题补充1.1 卸载系统Docker和Nvidia-container-runtimesudo yum remove -y docker-ce docker-ce-cli containerd
sudo yum remove -y nvidia-cont
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2023-10-14 19:15:44
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Docker 基本用法1. 安装社区版docker-ce 及 nvidia-docker2 插件通过官网介绍的软件源的方式安装. 如果要安装nvidia-docker,由于其需要与docker-ce的版本匹配,所以如果是手动下载安装的话需要注意版本号.
nvidia-docker对宿主机的要求是安装了nvidia驱动程序和docker程序,而CUDA toolkit安装在容器里边,而不必安装在宿主
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2023-07-19 13:33:48
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本机显卡驱动 cuda10.0+cuddn7.6都已经安装完毕,现想在容器内使用主机的硬件环境Docker CE 19.03（已支持GPU，无需再安装Nvidia Docker），并配置用户Docker权限。1 创建Docker用户组并配置用户Docker权限。创不创都可以看自己的需要;省略2.拉取nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04镜像，其他支持cu
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2024-07-03 09:56:16
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因为实验需要用到nvidia-docker，所以需要在Ubuntu18.04服务器安装，以下为我的安装记录： 关于nvidia-docker，英伟达官方是有文件教我们该怎么安装的：官方文档 简单来说，就是按照文档走一遍，但是还是会出现一些小问题，所以在这里记录一下(所有的命令都是需要有sudo权限的，我实在root用户下进行操作的，所有命令前面没有加sudo)：首先是安装docker我用的服务器本
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2023-10-18 20:28:55
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转载自：https://blog.csdn.net/coco_1998_2/article/details/144716632
背景
在docker容器中用GPU时，查阅了网上许多教程，教程之间概念模糊不清，相互矛盾，过时的教程和新的教程混杂在一起。主要原因是Nvidia为docker容器的支持发生了好几代变更，api发生了不少变化。下面来总结一下各代支持发展历程。
省流版总结
凡是使用了命令nv
nvidia-smi可以执行； docker 好的，看到你的 nvidia-smi 输出非常清晰，这说明 WSL2 已经能够正确识别和使用你的 NVIDIA GPU 了。 这是一个非常好的信号！问题 100% 出在 Docker 的配置上。Docker 守护进程还不知道如何调用这个 GPU。 我们直 ...
参考资料： https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/533 首先介绍几个事实： 1. 最初的docker是不支持gpu的 2. 为了让docker支持nvidia显卡，英伟达公司开发了nvidia-docker。该软件是对docker的包装，使得容器能够看到并使用宿主机的nvidia显卡。 3. 根据网上的资料，从docker
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2023-06-16 18:56:40
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在谈论Docker和NVIDIA Docker之间的区别之前，首先要了解什么是Docker和NVIDIA Docker。Docker是一个开源的平台，用于开发，交付和运行应用程序。它允许开发人员将应用程序及其所有依赖关系打包到一个容器中，以确保应用程序在不同环境中具有一致的运行方式。而NVIDIA Docker是NVIDIA开发的一个工具，用于在NVIDIA GPU上运行Docker容器。它为Do
原创
2024-04-26 10:37:49
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Github repo：GitHub - NVIDIA/nvidia-docker: Build and run Docker containers leveraging NVIDIA GPUs 开始之前请确保NVIDIA Drivers和Docker已经安装好个人理解能确保这两行正确输出就好nvcc --versiondocker设置stable存储库和密钥distributio
原创
2023-01-03 18:43:21
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原创
2021-09-07 11:03:14
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TensorFlow Docker requirements Note: To run the docker command without sudo, create the docker group and add your user. For details, see the post-inst
原创
2021-07-15 15:53:18
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curl https://get.docker.com | shsudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker# 设置stable存储库和GPG密钥：distribut
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2023-05-18 17:19:28
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1、nvidia-docker 2.0 的实现机制 先简单介绍下nvidia-docker 2.0,nvidia-container-runtime,libnvidia-container以及runc直接的关系。nvidia-docker2.0 是一个简单的包，它主要通过修改docker的配置文
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2024-07-03 10:00:26
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1. 移除nvidia-docker 1.0docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker
原创
2022-09-13 14:37:07
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深度学习环境部署的方法有很多种，其中Docker化深度学习环境和项目是一个很不错的选择。这里写过一些深度学习主机安装和部署的文章，这篇文章记录一下相关的通过Docker来部署和测试深度学习项目的一些经验（Ubuntu16.04）。一、安装Docker：关于Docker的相关介绍资料比较多，这里就不多说了，感兴趣的同学可以自行Google或者看一下参考资料。1）使用APT安装:$ sudo apt-
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2024-01-10 23:21:02
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# nvidia-docker安装部署以及操作手册前言 docker和nvidia-docker的区别由于我们深度学习需要用到GPU，使用docker时，需要映射设备等等，docker容器对宿主机的依赖就会很多也就失去了便捷，并不能让我们很舒服的迁移环境，nvidia-docker则很好的封装了这些，只需要容器内的cuda版本和宿主机相同就行（这个要求很低了，而且这个要求现在也基本可以通过doc
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2023-08-19 14:20:25
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要运行高版本的GPU版TensorFlow，需要更新宿主机的显卡驱动（本文以NVIDIA390为例） 一、更新驱动 卸载已有驱动 sudo apt-get remove --purge nvidia* 二、报错： 说是驱动有问题，第一个想到的就是因为将早先的 nvidia-384 驱动更新到了 nv
原创
2021-07-16 17:00:22
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然后，进行免秘钥配置：sudo addgroup --system dockersudo adduser $USER docker
原创
2022-11-03 19:09:08
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转载自：https://blog.csdn.net/theITcat/article/details/107069622
注意：对于 Docker 版本 19.03 及以上，使用 nvidia-container-toolkit 替代旧的 nvidia-docker2，所以本文章只适用于Docker 19.03以下的版本
前提，已经安装了docker
1、在一台联网的机器上执行这两个命令
dist
