英伟达Docker 安装与GPu镜像拉取

获取nvidia_docker压缩包nvidia_docker.tgz
将压缩包上传至服务器指定目录
解压nvidia_docker.tgz压缩包

tar -zxvf  压缩包

执行rpm安装命令：

#查看指定rpm包安装情况
rpm -qa | grep libstdc++
#查看指定rpm包下的依赖包的版本情况
strings /lib64/libstdc++ |grep GLIBCXX
#安装rpm包
rpm -ivh rpm包路径
#升级rpm包
rpm -Uvh rpm包路径
#卸载rpm包
rpm -e rpm包路径
#yum命令安装--配置好yum网络源或者本地源url的情况
yum install container-selinux-2.205.0-2.al8.noarch
#yum卸载命令
yum remove container-selinux-2.205.0-2.al8.noarch

rpm -ivh libnvidia-container1-1.2.0-1.x86_64.rpm libnvidia-container-tools-1.2.0-1.x86_64.rpm nvidia-container-toolkit-1.2.1-2.x86_64.rpm nvidia-container-runtime-3.3.0-1.x86_64.rpm libcgroup-0.41-21.el7.x86_64.rpm containerd.io-1.2.13-3.2.el7.x86_64.rpm docker-ce-cli-19.03.12-3.el7.x86_64.rpm docker-ce-19.03.12-3.el7.x86_64.rpm nvidia-docker2-2.4.0-1.noarch.rpm

如果报错：

 error: Failed dependencies:
        container-selinux >= 2:2.74 is needed by containerd.io-1.2.13-3.2.el7.x86_64
        container-selinux >= 2:2.74 is needed by docker-ce-3:19.03.12-3.el7.x86_64

需要先安装版本不冲突的rpm包：

yum install container-selinux-2.205.0-2.al8.noarch

，然后再执行第四步

拉取nvidia的GPU镜像文件：

docker pull pai-light-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/prod/pytorch-training:23.08-gpu-py310-cu122-ubuntu22.04

7.如果报错如下：

write /var/lib/docker/tmp/GetImageBlob139943065: no space left on device

原因：磁盘空间不够，大概率是因为docker数据所在目录的分区空间不够
定位：

查看docker的数据目录分区的空间使用情况，一般docker目录在/var/lib/docker下

df -h /var/lib/docker

可以看到显示结果如下，已使用99%，不够镜像存储空间：
在这里插入图片描述
解决办法：更改docker的数据目录到更大空间的目录下

查看磁盘分区的分布情况，寻找一个空间比较充足的分区

lsblk

home分区比较充足，选择/home目录下建立docker目录存放docker数据
2.将原有的docker数据目录迁移到新的docker数据目录

 2.1 先停止docker服务

sudo systemctl stop docker

2.2  使用 rsync 命令同步旧的数据目录到新的位置。务必保留原始文件属性和权限

sudo rsync -aP /var/lib/docker/ /new/path/docker/

2.3 配置 Docker 使用新的数据目录：
     1. 首先修改/etc/docker/daemon.json 配置文件，新增配置项：

    {
    "data-root": "/new/path/docker"
    }

 实际的nvidia_docker的配置形式不同：

{
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "nvidia-container-runtime",
            "data-root":"/home/docker",
            "runtimeArgs": []
        }
    }
}

   2. 修改 docker.service 文件，一般路径：

/usr/lib/systemd/system/docker.service

ExecStart属性增加参数指定docker数据目录： --data-root: /home/docker

ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// --data-root /home/docker --containerd=/run/containerd/containerd.sock

     3.  重新加载系统守护进程并重启 Docker 服务：

sudo systemctl daemon-reload

      4. 重新启动docker的服务

sudo systemctl start docker

      5. 检查 Docker 是否使用了新的数据目录，并确保一切正常运行

docker info | grep 'Docker Root Dir'

启动nvidia_docker的容器，关键参数 --gpus all：

docker run -itd --gpus all --name tf115-gpu tensorflow/tensorflow:1.15.5-gpu

nvidia-docker run -itd --gpus all --name tf115-gpu tensorflow/tensorflow:1.15.5-gpu