Ubuntu20.04离线部署nvidia-docker

在Ubuntu 20.04系统中离线部署NVIDIA Docker是为无互联网连接的环境构建GPU加速的Docker容器的关键步骤。NVIDIA Docker允许你在Docker容器内充分利用NVIDIA GPU的计算能力，这对于进行深度学习、机器学习以及其他依赖GPU的算法训练至关重要。下面将详细介绍如何在Ubuntu 20.04上进行这一过程。 你需要获取NVIDIA Docker的离线安装包。这个包通常包括NVIDIA驱动、NVIDIA Container Toolkit以及相关的依赖文件。确保你已经下载了对应Ubuntu 20.04的正确版本，并将其保存在你的本地文件系统中，例如`/home/user/downloads/nvidia-docker离线安装`目录下。 **步骤1：更新系统** 在开始安装前，确保系统是最新的，以避免兼容性问题： ```bash sudo apt update sudo apt upgrade ``` **步骤2：安装Docker CE** NVIDIA Docker需要Docker Community Edition（CE）作为基础。安装Docker CE： ```bash sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" sudo apt update sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io ``` **步骤3：安装NVIDIA驱动** 离线安装包中应包含NVIDIA驱动，使用以下命令进行安装： ```bash cd /path/to/nvidia-driver sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run # 替换xxx为实际驱动版本号 ``` 按照提示完成安装，并确保在安装过程中选择自动黑屏保护选项，以便在安装过程中安全地重新加载显示驱动。 **步骤4：安装NVIDIA Container Toolkit** 离线安装包中应包含NVIDIA Container Toolkit，使用以下命令进行安装： ```bash cd /path/to/nvidia-container-toolkit sudo dpkg -i nvidia-container-toolkit_*.deb ``` 这里`*.deb`是离线安装包中的具体文件名。 **步骤5：配置Docker** 为了让Docker知道如何与NVIDIA GPU交互，需要配置Docker daemon。编辑Docker配置文件： ```bash sudo nano /etc/docker/daemon.json ``` 然后添加以下内容（如果文件为空）： ```json { "default-runtime": "nvidia", "runtimes": { "nvidia": { "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } } } ``` 保存并退出，然后重启Docker服务： ```bash sudo systemctl restart docker ``` **步骤6：验证安装** 检查NVIDIA Docker是否成功安装，运行以下命令： ```bash docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi ``` 如果看到GPU信息和NVIDIA SMI的输出，说明NVIDIA Docker已成功安装。 在离线环境中配置NVIDIA Docker可能需要更多手动操作，但遵循以上步骤，你可以顺利在Ubuntu 20.04上部署并利用NVIDIA GPU进行算法训练。确保每个步骤都正确执行，以确保最佳性能和稳定性。此外，定期更新NVIDIA驱动和NVIDIA Container Toolkit以保持最新特性和支持。