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安装nvidia-docker
+社区自动同步，原文地址 http://blogtest.stackoverflow.club/article/install_nvidia_docker/ 前言 本文主要介绍安装docker-ce与nvidia-docker 注意不是docker.io, 因为nvidia-docker是基于docker-ce的，ce比io要新。 增加nvidia-docker存储库 curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \ sudo apt-key add - /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update 安装nvidia-docker sudo apt-get install nvidia-docker2 重启docker sudo service docker restart 测试nvidia-docker 确认是否已经安装nvidia-docker nvidia-docker
3.9K10发布于 2019-11-20 - 来自专栏鳄鱼儿的技术分享
nvidia-docker安装指南
nvidia-docker安装需要安装Docker- CE、NVIDIA Container Toolkit Docker-CE安装 使用官网提供的安装指令，默认是安装最新版本的Docker curl /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 systemctl restart docker sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.2.0-base-ubuntu18.04 nvidia-smi nvidia-docker 执行GPU训练 nvidia-docker run -it -v $PWD:/work registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.3.2-gpu-cuda11.2
3.4K10编辑于 2024-05-21 - 来自专栏云原生
OpenEuler 系统安装 docker 和 nvidia-docker
kernels/5.10.0-60.18.0.50.oe2203.x86_64/ -no-x-check在命令运行完成后执行 nvidia-smi 查看显卡状态正常返回结果如下：3. docker 和 nvidia-docker systemctl status docker.service #查看docker状态8.执行docker version 查看是否安装成功正常返回如下：3.2 安装nvidia-docker1.下载nvidia-docker libnvidia-container-tools-1.9.0-1.x86 64.rpmundefinedstable centos7 x86 64 libnvidia-container-devel-1.9.0-1.x86 64.rpm2.安装nvidia-docker --gpus all nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.10-py3 /bin/bash在容器里执行nvidia-smi 命令，成功则返回如下结果：到这里，docker和nvidia-docker
1.6K10编辑于 2025-04-25 - 来自专栏AIUAI
Docker - 基于NVIDIA-Docker的Caffe-GPU环境搭建
保持更新版本迁移至 - Docker - 基于NVIDIA-Docker的Caffe-GPU环境搭建 主要包括两部分： 1. Docker与NVIDIA-Docker的安装与配置 2. Caffe镜像使用 1 Docker与NVIDIA-Docker的安装与配置 1.1 Docker安装 Docker安装过程需要使用root权限， 主要有两种安装方式： 1.1.1 Ubuntu14.04 NVIDIA-Docker安装 #Install nvidia-docker and nvidia-docker-plugin wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA /nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker *.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb #Test nvidia-smi sudo nvidia-docker run –rm nvidia/cuda nvidia-smi
2.6K30发布于 2019-02-18 - 来自专栏素质云笔记
docker︱在nvidia-docker中使用tensorflow-gpujupyter
/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb 通过以下命令来检验是否成功 ： nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi 执行的时候可能会报错： Error: unsupported CUDA version: driver 8.0 < image 9.0.176 所以需要指定一下版本： nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:8.0-devel nvidia-smi . matt/docker是容器名称 NV_GPU=1 nvidia-docker run -v /matt/docker:/mnt $container --rm -ti matt/docker bash run --rm -ti <镜像名字> docker attach <容器名字> # 已打开的容器 . 2.上传容器与创建镜像 创建镜像，容器名字叫device-query nvidia-docker
5.2K70发布于 2018-01-02 - 来自专栏又见苍岚
Nvidia docker 安装与使用
/etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/ 查看nvidia-docker安装情况 $ sudo apt show nvidia-docker2 -> Package: nvidia-docker2 Version: 2.5.0-1 Priority (<< 2.0.0) Replaces: nvidia-docker (<< 2.0.0) Homepage: https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki Download-Size: 5,840 B APT-Manual-Installed: yes APT-Sources: https://nvidia.github.io/nvidia-docker /ubuntu16.04/amd64 Packages Description: nvidia-docker CLI wrapper Replaces nvidia-docker with a new
4K31编辑于 2022-08-05 - 来自专栏SnailTyan
Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)
Nvidia-Docker安装 # Install nvida-docker # https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker wget -P /tmp https:/ /github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker-1.0.1-1.x86_64.rpm sudo rpm -i /tmp/nvidia-docker*.rpm && rm /tmp/nvidia-docker*.rpm # start sudo systemctl start nvidia-docker # Test nvidia-smi nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi
3.4K00发布于 2017-12-28 - 来自专栏吟风者
Ubuntu 18.04 Server 搭建tensorflow docker运行环境
2、安装nvidia-docker2服务 想要在docker容器中使用宿主机的gpu，则需要安装一个nvidia-docker的插件。 下面介绍安装方法： 第一种： wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker _1.0.1-1_amd64.deb sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb 第二种： sudo apt-get install nvidia-docker2 本人通过第二种方式安装 可以直接去nvidia-docker 的github看看：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/ 3、测试nvidia-docker nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi 然后在执行下面这句，默认用nvdia-docker替代docker命令: echo 'alias docker=nvidia-docker
1.3K30发布于 2019-09-18 - 来自专栏xingoo, 一个梦想做发明家的程序员
深度学习Tensorflow生产环境部署（上·环境准备篇）
： nvidia-docker github官网 ? 另一种方法就是在docker启动的时候挂载一个类似驱动的插件——这就是nvidia-docker的作用。 当使用的时候，需要直接指定nvidia-docker2运行, 如： sudo nvidia-docker run -p 8500:8500 --mount type=bind,source=/home/ 、Tensorflow部署 主要参考： 1 nvidia-docker2-deploy-ubuntu-16.04LTS.md 2 nvidia-docker github官网 首先安装docker-ce 更新nvidia-docker地址: curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl
2.2K31发布于 2019-01-07 - 来自专栏Fish
docker使用入门指南
xenial stable 最后将用于加入到docker组里 sudo usermod -aG docker username 至此docker就安装完成了，里面如果有些不成功请在命令前加sudo NVIDIA-docker nvidia-docker的好处就是可以共享GPU资源 第一步还是卸载掉以前的nvidia-docker docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f sudo apt-get purge -y nvidia-docker 然后是将源加入到source.list中（不成功请加sudo） curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \ sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu16.04/amd64/nvidia-docker.list
62510发布于 2019-05-28 - 来自专栏机器人课程与技术
在ROS Kinetic和Gazebo 8中使用智能汽车仿真演示
2. nvidia-docker安装 请参考文末附录。 如果出现如下错误，请按附录内容进行修正： $ nvidia-docker run -ti --rm nvidia/cuda nvidia-docker | 2017/07/06 13:13:17 Error - i / tmp / nvidia-docker * .deb && rm / tmp / nvidia-docker * .deb＃测试nvidia-smi nvidia-docker运行-- ＃运行交互式CUDA会话隔离第一个GPU NV_GPU = 0 nvidia-docker运行-ti --rm nvidia / cuda＃查询CUDA 7.5编译器版本 nvidia-docker 如果驱动程序对于运行此版本的CUDA来说太旧了，则在启动容器之前会出现错误： $ nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-docker | 2016/04/21
3.2K20发布于 2019-01-23 - 来自专栏深度学习|机器学习|歌声合成|语音合成
docker 深度学习环境搭建教程
一、Docker、深度学习镜像、Nvidia-docker的安装 安装这种事儿，真不想详细写。因为这里确实没有很多坑。 Nvidia-docker的安装 为何又蹦出来一个nvidia-docker？ 链接：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker 也是直接找对应的操作系统的命令，一行行复制粘贴回车就搞定了。
1K20发布于 2021-01-14 - 来自专栏算法channel
BAT面试14: 谈谈 docker 在深度学习任务中的应用
但是办法总比困难多，docker又发布出一个插件nvidia-docker,nvidia-docker是基于docker安装的，可以使得深度学习任务也能隔离开，这就意味着，我可以在一台物理主机上跑各种框架的深度学习任务 下图是nvidia-docker的运行机制，我们可以看到他们直接的层次结构。应用程序共享GPU,且被隔离开。 ? nvidia-docker 安装官网地址： https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker。 基于这个镜像启动容器： sudo nvidia-docker run -ti nvidia/cuda:9.2-cudnn7-runtime-ubuntu16.04 bash ? 好了，docker在深度学习中的应用就介绍到这，安装配置细节网络一大堆，笔者已经在使用docker解放劳动力的兴奋状态中无法自拔，顺便对windows用户用安慰一句，nvidia-docker不支持windows
1.5K30发布于 2018-12-17 - 来自专栏机器之心
资源 | GitHub新项目Deepo：一键安装11项深度学习框架与环境
快速启动 GPU 版 安装 第一步：安装 Docker 和 nvidia-docker： Docker：https://docs.docker.com/engine/installation/ nvidia-docker ：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker 第二步：使用以下命令行从 Docker Hub 获取 一体式镜像 docker pull ufoym/deepo 用法 现在我们可以尝试使用以下命令： nvidia-docker run --rm ufoym/deepo nvidia-smi 这个命令应该能令 Deepo 从 Docker 容器中使用 GPU，如果该命令不起作用 ，那么可以在 nvidia-docker GitHub 项目中搜索 Issues 部分，上面有很多解决方案。 nvidia-docker run -it --ipc=host ufoym/deepo bash CPU 版 安装 第一步：安装 Docker 第二步：使用以下命令行从 Docker Hub 获取 一体式镜像
1.5K80发布于 2018-05-10 - 来自专栏icecream小屋
【安装记录】ubuntu18.04+cuda 9.1+NVIDIA 390
nvidia-docker run -it -v /host/data:/data -v /host/config:/config ufoym/deepo bash nvidia-docker run config:/config ufoym/deepo:py27 bash 最新版【使用jupyter notebook】： docker pull ufoym/deepo:all-py27-jupyter nvidia-docker run --rm ufoym/deepo:all-py27 nvidia-smi nvidia-docker run -it -p 8888:8888 --ipc=host -v /home/.... 直接使用系统自己生成的) 运行如下图 右击打开连接即可 6pycharm 目标：使用笔记本的windows系统的pycharm，远程连接ubuntu系统（GPU），ubuntu使用步骤5docker连接学习环境 原本的 nvidia-docker run -it -v /host/data:/data -v /host/config:/config ufoym/deepo:py27 bash 改为 sudo nvidia-docker run
99510发布于 2019-12-26 - 来自专栏ATYUN订阅号
Docker Compose + GPU + TensorFlow = Heart
实用工具地址：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker 安装很简单: wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker /releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb 现在，代替每次都像这样分享 命令: nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi 另外，你可以不用担心驱动版本的不匹配:Nvidia的docker插件会解决你的问题。 幸运的是，有一个解决方案:有一个小的Python脚本可以nvidia-docker驱动程序生成配置。 Volume Driver地址：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/NVIDIA-driver#alternatives。
1.9K70发布于 2018-03-02 - 来自专栏有三AI
【杂谈】如何应对烦人的开源库版本依赖-做一个心平气和的程序员？
因为我们就是为了跑深度学习项目，所以以后运行容器就从nvidia-docker开始run，不要再用docker命令run，那样没有GPU环境。 .deb sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb nvidia-docker run --rm nvidia 运行一个docker： nvidia-docker run –it my_ubuntu bash 如果run添加—rm选项，则是不运行后台模式，exit退出时，容器就会退出 导入镜像： sudo nvidia-docker nvidia-docker run –it –v /home/longpeng:/home/longpeng-outer nvidia/cuda bash /home/longpeng为本机目录, /home nvidia-docker commit ID user-version 提交版本，不推荐使用该方式导出定制镜像，会出现超级大的包，有定制需求可使用dockerfile！
1.3K20发布于 2019-07-25 - 来自专栏Hadoop实操
如何在CDSW中使用GPU运行深度学习
这可以通过nvidia-docker包来完成，它是Docker CLI和Docker plugin的一个简单包装。 nvidia-docker包参考： https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker （可左右滑动） 以下示例步骤演示了如何使用nvidia-docker为驱动程序设置目录结构 1.下载nvidia-docker，请注意与你的环境相对应。 wget https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker-1.0.1-1.x86_64.rpm systemctl enable nvidia-docker （可左右滑动） 3.运行一个小的容器来创建Docker卷结构 sudo nvidia-docker run --rm nvidia/cuda
2.2K20发布于 2018-07-12 - 来自专栏钱曙光的专栏
Deepo：几乎包含所有主流深度学习框架的Docker镜像
快速启动 安装 步骤1:安装Docker和nvidia-docker。 步骤2:获得Deepo镜像。 你可以直接从Docker Hub下载镜像，或者自己构建镜像。 用法 现在你可以试试这个命令: nvidia-docker run --rm ufoym/deepo nvidia-smi 这是能够运行的，并且使Deepo能够在docker容器内使用GPU。 如果这个方法不起作用，可以搜索nvidia-docker GitHub上的问题——这上面已经有许多解决方案。将一个交互式shell放入一个容器，该容器不会在你退出之后自动删除。 nvidia-docker run -it ufoym/deepo bash 如果你想要在本地(你的机器或VM)和Deepo容器之间进行共享数据和配置，请使用-v。
2.1K20发布于 2019-05-29 docker中如何使用GPU
nvidia-docker2 是一个较早的解决方案，它包括 nvidia-docker 插件和 nvidia-container-runtime，nvidia-docker2 通过修改 Docker 的默认运行时为 nvidia-container-toolkit 包括 nvidia-container-runtime 和 nvidia-container-toolkit（替代了 nvidia-docker）。 的安装，由于nvidia-docker较老，就简单整理下命令： #添加 NVIDIA Docker 的官方存储库 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
3.8K10编辑于 2025-02-25
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