docker,以及nvidia_docker安装


安装docker
设置索引库

    更新apt包索引
$ sudo apt-get update

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2. 安装包以允许通过HTTPS使用存储库:

$ sudo apt-get install \
apt-transport-https \
ca-certificates \
curl \
software-properties-common

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3. 添加Docker的官方GPG密钥:

$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
$ sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88

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4. 使用以下命令设置稳定存储库。即使您还想从边缘或测试存储库安装构建,您始终需要稳定的存储库。要添加边缘或测试存储库,请在以下命令中的单词stable之后添加单词edge或test(或两者)

sudo add-apt-repository \
"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(lsb_release -cs) \
stable"

注:$(lsb_release -cs)可被替代,Ubuntu18.04对应的是bionic,Ubuntu16.04对应的是xenial

此时有个坑,当添加错误时,在update会报错。需要把错误的添加删除,再update。
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安装docker ce

    更新apt索引库
sudo apt-get update

    a. 安装最新版本的docker CE

    $ sudo apt-get install docker-ce

    b. 或安装指定版本:

    列出仓库中的可用版本

    $ apt-cache madison docker-ce
    docker-ce | 18.03.0~ce-0~ubuntu | https://download.docker.com/linux/ubuntu xenial/stable amd64 Packages

    通过其完全限定的包名称安装特定版本,即包名称(docker-ce)“=”版本字符串(第2列),例如,docker-ce = 18.03.0ce-0ubuntu。

    $ sudo apt-get install docker-ce=<VERSION>

      查看docker ce版本
    $ docker -v

    检测是否正确安装

    通过运行hello-world映像验证是否正确安装了Docker CE。

    sudo docker run hello-world

    nvidia docker

    Docker版本需满足大于19.03,在这个基础上安装nvidia-container-toolkit即开启Docker GPU加速。

    基础环境:Ubuntu 16.04/18.04, Debian Jessie/Stretch/Buster

    # Add the package repositories
    $ distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
    $ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
    $ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

    $ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
    $ sudo systemctl restart docker

    使用示例:

    #### Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
    $ docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

    # Start a GPU enabled container on two GPUs
    $ docker run --gpus 2 nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

    # Starting a GPU enabled container on specific GPUs
    $ docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
    $ docker run --gpus '"device=UUID-ABCDEF,1"' nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

    # Specifying a capability (graphics, compute, ...) for my container
    # Note this is rarely if ever used this way
    $ docker run --gpus all,capabilities=utility nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi

    原创:https://www.panoramacn.com
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