CentOS7NvidiaDocker环境如何搭建
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环境:
系统:centos7 7.4 1708
显卡:nvidia 1080ti
下载所有需要的东东
1、docker-ce yum repo :
2、nvidia-docker yum repo :
3、nvidia cuda yum repo :
4、nvidia cudnn :
这个东西需要注册nvidia账号,就不给直接下载地址了。
5、nvidia驱动
按自己的显卡型号下载
6、nvidia docker file :
这里面可以看到很多dockerfile,选择
9.0-base-centos7 (9.0/base/dockerfile)
其他的cuda9.1这些应该也可以用,另外有像devel和runtime这样的,其实就是yum安装的cuda包不太一样,没多大关系。
点进去后复制下来保存为dockerfile文件,但是之后搞的时候发现有点问题,修改了一下,可以从这儿复制
from centos:7 label maintainer "nvidia corporation" run nvidia_gpgkey_sum=d1be581509378368edeec8c1eb2958702feedf3bc3d17011adbf24efacce4ab5 && \ curl -fssl https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/7fa2af80.pub | sed '/^version/d' > /etc/pki/rpm-gpg/rpm-gpg-key-nvidia && \ echo "$nvidia_gpgkey_sum /etc/pki/rpm-gpg/rpm-gpg-key-nvidia" | sha256sum -c --strict - #copy cuda.repo /etc/yum.repos.d/cuda.repo env cuda_version 9.0.176 env cuda_pkg_version 9-0-$cuda_version-1 #run yum install -y \ # cuda-cudart-$cuda_pkg_version && \ # ln -s cuda-9.0 /usr/local/cuda && \ # rm -rf /var/cache/yum/* # nvidia-docker 1.0 label com.nvidia.volumes.needed="nvidia_driver" label com.nvidia.cuda.version="${cuda_version}" run echo "/usr/local/nvidia/lib" >> /etc/ld.so.conf.d/nvidia.conf && \ echo "/usr/local/nvidia/lib64" >> /etc/ld.so.conf.d/nvidia.conf env path /usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:${path} env ld_library_path /usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64 # nvidia-container-runtime env nvidia_visible_devices all env nvidia_driver_capabilities compute,utility env nvidia_require_cuda "cuda>=9.0"
所有的文件
[root@localhost nvidia]# pwd /root/nvidia [root@localhost nvidia]# ll total 420000 drwxr-xr-x. 2 root root 4096 feb 10 10:50 centos-gpu -rw-r--r--. 1 root root 3335 jan 29 10:36 cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm -rw-r--r--. 1 root root 348817823 feb 6 16:26 cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz -rw-r--r--. 1 root root 2424 feb 9 10:36 docker-ce.repo -rw-r--r--. 1 root root 796 feb 9 17:11 nvidia-docker.repo -rwxr-xr-x. 1 root root 81242220 jan 31 14:19 nvidia-linux-x86_64-390.25.run
centos-gpu里有dockerfile文件
准备工作
直接上命令,一看就明白
[root@localhost nvidia]# cp docker-ce.repo nvidia-docker.repo /etc/yum.repos.d/ [root@localhost nvidia]# rpm -ivh cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm [root@localhost nvidia]# yum install epel-release [root@localhost nvidia]# yum install gcc gcc-c++ [root@localhost nvidia]# yum install kernel*
安装驱动
[root@localhost nvidia]# echo "blacklist nouveau" >>/etc/modprobe.d/blacklist.conf [root@localhost nvidia]# mv /boot/initramfs-$(uname -r).img /boot/initramfs-$(uname -r).img.bak dracut -v /boot/initramfs-$(uname -r).img $(uname -r) [root@localhost nvidia]# init 3 [root@localhost nvidia]# chmod +x nvidia-linux-x86_64-390.25.run [root@localhost nvidia]# ./nvidia-linux-x86_64-390.25.run
大概步骤就是这样,如果出现问题,可以直接网上找一找,应该不会太难
安装和启动docker
[root@localhost nvidia]# yum install docker-ce nvidia-docker [root@localhost nvidia]# systemctl enable docker [root@localhost nvidia]# systemctl start docker [root@localhost nvidia]# systemctl enable nvidia-docker [root@localhost nvidia]# systemctl start nvidia-docker
记得显卡驱动一定要先装好,nvidia-docker才能正常启动
制作docker镜像
[root@localhost nvidia]# yum install cuda-cudart-9-0-9.0.176-1 [root@localhost nvidia]# ln -s cuda-9.0 /usr/local/cuda [root@localhost nvidia]# nvidia-docker build -t centos-nvidia /root/nvidia/centos-gpu
如果你是用的我修改的dockfile应该不会有什么问题,如果你是用的原版的,可能会在
#copy cuda.repo /etc/yum.repos.d/cuda.repo
出错,但是咱们已经下载cuda 的 repo,并安装了,所以这一步可以不用。
镜像制作结束后,可以用命令 docker images 查看一下:
[root@localhost centos-gpu]# docker images repository tag image id created size centos-nvidia latest a02c8e0ad5ca 2 hours ago 207mb
如果有这一行应该就算是成功了。
生成docker
[root@localhost centos-gpu]# nvidia-docker run --name="centos-gpu2" -ti a02c /bin/bash [root@34d532e76913 /]# nvidia-smi sat feb 10 03:42:20 2018 +-----------------------------------------------------------------------------+ | nvidia-smi 390.25 driver version: 390.25 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | gpu name persistence-m| bus-id disp.a | volatile uncorr. ecc | | fan temp perf pwr:usage/cap| memory-usage | gpu-util compute m. | |===============================+======================+======================| | 0 geforce gtx 108... off | 00000000:02:00.0 off | n/a | | 23% 17c p8 8w / 250w | 10mib / 11178mib | 0% default | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | processes: gpu memory | | gpu pid type process name usage | |=============================================================================| | no running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------+ [root@34d532e76913 /]# exit
如果类似于上面的输出结果,差不多就可以了。
使用docker
[root@localhost centos-gpu]# nvidia-docker ps -a container id image command created status ports names 34d532e76913 a02c "/bin/bash" 3 minutes ago exited (0) 12 seconds ago centos-gpu2 d16c2db2bf2e a02c "/bin/bash" 2 hours ago exited (0) 19 minutes ago centos-gpu 370671db8df1 3afd "/bin/bash" 19 hours ago exited (137) 3 hours ago centos-dronemap [root@localhost centos-gpu]# nvidia-docker start 34d5 34d5 [root@localhost centos-gpu]# nvidia-docker cp /root/nvidia/cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm 34d532e76913:/root [root@localhost centos-gpu]# nvidia-docker exec -ti 34d5 /bin/bash [root@34d532e76913 /]# cd [root@34d532e76913 ~]# ls anaconda-ks.cfg cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm [root@34d532e76913 ~]# rpm -ivh cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm warning: cuda-repo-rhel7-9.1.85-1.x86_64.rpm: header v3 rsa/sha512 signature, key id 7fa2af80: nokey preparing... ################################# [100%] updating / installing... 1:cuda-repo-rhel7-9.1.85-1 ################################# [100%] [root@34d532e76913 ~]# yum install cuda-*9-0*
这里需要注意的是类似于 34d532e76913 这样的编号,是docker自动生成的,运行的时候需要修改一下。
到目前基本上cuda的环境就搭建好了。
tensorflow
把下载的cudnn包用docker cp复制到docker中,解压下来,将里面的lib64路径添加到 /etc/ld.so.conf.d/nvidia.conf 中,运行ldconfig,就ok了。
上面的环境好了以后,再安装python等等软件,这就不说了。之后tensorflow的一些例子就可以在docker里运行了。当然你得安装gpu版本的,才能发挥显卡的威力。
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