文档首页>
AI开发平台ModelArts>
ModelArts Lite用户指南>
弹性裸金属DevServer>
DevServer资源配置>
环境配置>
GPU裸金属服务器环境配置>
GP Vnt1裸金属服务器的Docker模式环境搭建
更新时间:2024-05-22 GMT+08:00
GP Vnt1裸金属服务器的Docker模式环境搭建
场景描述
本文指导如何在Vnt1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NIVDIA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