华为云AI开发平台ModelArtsGPU V100裸金属服务器的Docker模式环境搭建_云淘科技

场景描述

本文指导如何在V100裸金属服务器上安装Docker环境(服务器系统需为Ubuntu18.04或Ubuntu20.04)。

操作步骤

NVIDIA驱动安装。

wget https://us.download.nvidia.com/tesla/515.105.01/NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run
./NVIDIA-Linux-x86_64-515.105.01.run

CUDA安装(可选,若在宿主机上不开发,可以忽略此步骤)。

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
chmod +x cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
./cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run --toolkit --samples –silent

安装Docker。

curl https://get.docker.com | sh && sudo systemctl --now enable docker

安装nvidia容器插件

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) 
&& 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/$distribution/libnvidia-container.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
apt-get update
apt-get install -y nvidia-container-toolkit
nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
systemctl restart docker

验证Docker模式环境是否安装成功。

基于pytorch2.0镜像验证(本案例中镜像较大,拉取时间可能较长)

docker run -ti --runtime=nvidia --gpus all pytorch/pytorch:2.0.0-cuda11.7-cudnn8-devel bash

图1 成功拉取镜像

父主题: GPU裸金属服务器环境配置

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