厅网站建设项目背景,初中做语文综合题的网站,作风建设主题活动 网站,网站首页网址获取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#xff1a;
#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 GLI…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.noarchrpm -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_64container-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-ubuntu22.047.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 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
lsblk2.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 docker2.2 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.serviceExecStart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.sock3. 重新加载系统守护进程并重启 Docker 服务sudo systemctl daemon-reload4. 重新启动docker的服务sudo systemctl start docker5. 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
#可用宿主机的所有GPU网卡
--gpus all
#容器采用host网络模式共享主机网卡
--network host
#容器内有足够权限执行宿主机命令或访问文件
--privileged
#直接共用宿主机内存容器内拉起MPI进程时报错例如不存在的物理地址等错误
--ipchost
#容器内设置shmsize内存资源大小
--ulimitstack67108864 --ulimitmemlock-1
#映射宿主机目录到容器内目录酌情设置建议直接拷贝到容器内不要映射
-v /home:/homedocker run -itd --gpus all --network host --privileged --ipchost -v /home:/home --ulimitstack67108864 --ulimitmemlock-1 --name 容器名称 镜像:镜像版本 /bin/bash
