found a swap file by the name——linux svn 服务

博客提到直接使用rm命令,后面跟上目录即可完成操作,涉及信息技术中命令行操作相关内容。
直接 rm  这句话后面跟的 目录即可。
ys@ys-2025:~$ # 添加 NVIDIA 容器运行时仓库 distribution=$(. /etc/os-release; echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo apt-key add - \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list # 安装组件 sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit Warning: apt-key is deprecated. Manage keyring files in trusted.gpg.d instead (see apt-key(8)). OK <!doctype html> <html lang="en-US"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="chrome=1"> <!-- Begin Jekyll SEO tag v2.8.0 --> <title>Unsupported distribution or misconfigured repository settings | NVIDIA Container Toolkit</title> <meta name="generator" content="Jekyll v3.10.0" /> <meta property="og:title" content="Unsupported distribution or misconfigured repository settings" /> <meta property="og:locale" content="en_US" /> <meta name="description" content="A collection of utilities for using NVIDIA GPUs in containerized environments." /> <meta property="og:description" content="A collection of utilities for using NVIDIA GPUs in containerized environments." /> <link rel="canonical" href="https://nvidia.github.io/libnvidia-container/404.html" /> <meta property="og:url" content="https://nvidia.github.io/libnvidia-container/404.html" /> <meta property="og:site_name" content="NVIDIA Container Toolkit" /> <meta property="og:type" content="website" /> <meta name="twitter:card" content="summary" /> <meta property="twitter:title" content="Unsupported distribution or misconfigured repository settings" /> <script type="application/ld+json"> {"@context":"https://schema.org","@type":"WebPage","description":"A collection of utilities for using NVIDIA GPUs in containerized environments.","headline":"Unsupported distribution or misconfigured repository settings","url":"https://nvidia.github.io/libnvidia-container/404.html"}</script> <!-- End Jekyll SEO tag --> <link rel="stylesheet" href="/libnvidia-container/assets/css/style.css?v=79609cacbfe2969656c0c426bf1fc89ec3eadddd"> <meta name="viewport" content="width=device-width"> <!--[if lt IE 9]> <script src="//html5shiv.googlecode.com/svn/trunk/html5.js"></script> <![endif]--> </head> <body> <div class="wrapper"> <header> <img src="/libnvidia-container/assets/logo.jpg"> <h1>NVIDIA Container Toolkit</h1> <p>A collection of utilities for using NVIDIA GPUs in containerized environments. </p> <p class="view"><a href="https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container">View the Project on GitHub <small></small></a></p> </header> <section> <h1 id="unsupported-distribution-or-misconfigured-repository-settings">Unsupported distribution or misconfigured repository settings</h1> <p>If you are seeing this message, it may mean that your are using an <a href="https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html#linux-distributions">unsupported distribution</a>.</p> <p>It may also mean that your repositories are incorrectly configured.</p> <p>In order to simplify the release process for the NVIDIA Container Toolkit and its components, we rely on a set of reference repositories which can be used across a number of distributions. The main references repositories and their compatible distributions are (this is not a complete list):</p> <h2 id="generic-deb-package-repository">Generic .deb package repository</h2> <h3 id="compatible-with">Compatible with</h3> <p>Most distributions that use DEB packages. These include:</p> <ul> <li>Ubuntu</li> <li>Debian</li> </ul> <h3 id="repository-list-urls">Repository list URLs</h3> <ul> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list</code></li> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">https://nvidia.github.io/libnvidia-container/experimental/deb/nvidia-container-toolkit.list</code></li> </ul> <h3 id="repository-roots">Repository roots</h3> <ul> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb</code></li> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">https://nvidia.github.io/libnvidia-container/experimental/deb</code></li> </ul> <h2 id="generic-rpm-pakcage-repository">Generic .rpm pakcage repository</h2> <h3 id="compatible-with-1">Compatible with</h3> <p>Most distributions that use RPM packages. These include:</p> <ul> <li>RHEL</li> <li>Fedora</li> </ul> <h3 id="repository-file-urls">Repository file URLs</h3> <ul> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm/nvidia-container-toolkit.repo</code></li> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">https://nvidia.github.io/libnvidia-container/experimental/rpm/nvidia-container-toolkit.repo</code></li> </ul> <h3 id="repository-roots-1">Repository roots</h3> <ul> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm</code></li> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">https://nvidia.github.io/libnvidia-container/experimental/rpm</code></li> </ul> <h2 id="github-pages-repository-structure">GitHub Pages repository structure</h2> <p>The packages here are served from the <a href="https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container/tree/gh-pages/"><code class="language-plaintext highlighter-rouge">gh-pages</code> branch</a> of the <code class="language-plaintext highlighter-rouge">github.com/NVIDIA/libnvidia-container</code> repository. The repository folder structure maps directly to the package manager URLs.</p> <p>For example, the repositories discused above can be found at:</p> <ul> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">stable/deb</code>: https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container/tree/gh-pages/stable/deb</li> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">experimental/deb</code>: https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container/tree/gh-pages/experimental/deb</li> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">stable/rpm</code>: https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container/tree/gh-pages/stable/rpm</li> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">experimental/rpm</code>: https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container/tree/gh-pages/experimental/rpm</li> </ul> <p>This also means that packages can be downloaded directly by appending the package filename to the following URLs:</p> <ul> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/libnvidia-container/gh-pages/stable/deb/amd64/</code></li> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/libnvidia-container/gh-pages/experimental/deb/amd64/</code></li> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/libnvidia-container/gh-pages/stable/rpm/amd64/</code></li> <li><code class="language-plaintext highlighter-rouge">https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/libnvidia-container/gh-pages/experimental/rpm/amd64/</code></li> </ul> </section> <footer> <p>This project is maintained by <a href="https://github.com/NVIDIA">NVIDIA</a></p> <p><small>Copyright (c) 2017, NVIDIA CORPORATION.<br/>All rights reserved.</small></p> </footer> </div> <script src="/libnvidia-container/assets/js/scale.fix.js"></script> </body> </html> E: 软件源列表 /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list 第 1 行中的类别 “<!doctype” 无法识别 E: 无法读取源列表。 E: 软件源列表 /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list 第 1 行中的类别 “<!doctype” 无法识别 E: 无法读取源列表。
最新发布
12-17
<think>我们遇到的问题有两个: 1. 在安装NVIDIA容器工具包时,软件源列表文件(/etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list)第1行出现“<!doctype”无法识别,导致无法读取源列表。 2. 之前运行Docker容器时出现错误:`could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]`,这表明Docker无法使用GPU。 经过分析,第一个问题可能是由于在添加软件源时,下载的源列表内容实际上是HTML页面(可能是错误页面或重定向页面),而不是正确的软件源列表格式。第二个问题则是由于未正确安装NVIDIA容器工具包,导致Docker无法使用GPU。 解决方案如下: ### 一、修复NVIDIA容器工具包软件源列表错误 根据引用[2]的信息,我们可以使用国内镜像源(如中科大源)来加速访问并避免网络问题。但是,在添加源时,我们可能因为网络问题或命令执行错误,导致下载的内容不是预期的文本格式(而是HTML错误页面)。因此,我们需要先清理错误的源文件,然后重新添加。 **步骤:** 1. **删除错误的源列表文件** ```bash sudo rm /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list ``` 2. **重新添加中科大镜像源(使用正确的命令)** 引用[2]中提供了使用中科大镜像源的命令,但请注意,原命令中使用了两个curl命令和一个sed命令。我们将其分解为两个步骤,确保正确性。 **第一步:下载并安装GPG密钥** ```bash curl -fsSL https://mirrors.ustc.edu.cn/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg ``` **第二步:生成源列表文件** ```bash echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://mirrors.ustc.edu.cn/nvidia-container-toolkit/stable/ubuntu$(lsb_release -cs)/$(dpkg --print-architecture) /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list ``` **注意**:上面的命令中,我们使用了`$(lsb_release -cs)`来获取Ubuntu发行版代号(如focal、jammy等),以及`$(dpkg --print-architecture)`获取架构(如amd64)。请确保这些命令在您的系统上能正确运行。 如果上述命令中`$(lsb_release -cs)`无法获取到正确的发行版代号,您可以手动替换为您的Ubuntu版本,例如:`ubuntu20.04`或`ubuntu22.04`。 3. **更新软件包列表** ```bash sudo apt-get update ``` 如果这一步没有报错,说明源列表已经正确添加。 4. **安装nvidia-container-toolkit** ```bash sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit ``` 5. **验证安装** ```bash nvidia-container-cli --version ``` 如果输出版本信息,则安装成功。 ### 二、配置Docker使用NVIDIA运行时 1. **配置Docker使用nvidia运行时** ```bash sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker ``` 该命令将修改Docker的配置文件(通常是`/etc/docker/daemon.json`),添加nvidia运行时。 2. **重启Docker服务** ```bash sudo systemctl restart docker ``` ### 三、验证Docker GPU支持 运行测试容器,检查GPU是否可用: ```bash docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.0-base nvidia-smi ``` 如果成功,将输出与宿主机上`nvidia-smi`相似的信息。 ### 四、重新运行之前的容器命令 现在,您应该可以重新运行之前的Docker命令,而不会遇到`could not select device driver`错误。 ### 常见问题排查 - **如果步骤二中配置Docker时出现错误**:检查`/etc/docker/daemon.json`文件是否包含以下内容(或类似内容): ```json { "runtimes": { "nvidia": { "args": [], "path": "nvidia-container-runtime" } } } ``` 如果没有,可以手动添加,然后重启Docker。 - **如果仍然无法识别GPU**:确保您已安装合适版本的NVIDIA驱动。可以使用`nvidia-smi`命令检查驱动是否安装正确。 - **权限问题**:确保当前用户属于`docker`用户组: ```bash sudo usermod -aG docker $USER newgrp docker # 刷新当前shell的组权限 ``` ### 注意事项 1. 请确保您的系统已经安装了NVIDIA驱动。如果没有安装,可以使用以下命令安装(以Ubuntu为例): ```bash sudo ubuntu-drivers autoinstall # 引用[3] ``` 2. 如果使用的是其他Linux发行版,请参考官方文档调整安装步骤。 通过以上步骤,应该能够解决软件源列表错误以及Docker无法使用GPU的问题。 ### 相关问题 1. 如何检查NVIDIA驱动是否安装成功? 2. 如何为Docker容器指定特定GPU设备? 3. 如何解决Docker容器内无法找到CUDA驱动的问题? 4. 如何更新NVIDIA容器工具包? 5. 如何在多GPU服务器上为不同容器分配不同GPU? 希望这些解决方案能帮助您解决问题。 </think> ### 解决 NVIDIA 容器工具包安装错误和 Docker GPU 驱动问题 #### 问题分析 1. **软件源列表错误**:`/etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list` 中出现 `<!doctype` 说明下载的源文件是 HTML 页面(通常是网络问题或 URL 错误导致)[^1] 2. **Docker GPU 错误**:`could not select device driver` 表明 Docker 缺少 NVIDIA 容器运行时支持[^1] --- ### 完整解决步骤 #### 一、修复软件源列表错误 1. **删除损坏的源文件**: ```bash sudo rm /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list ``` 2. **使用国内镜像源重新添加**(解决网络问题): ```bash # 添加 GPG 密钥 curl -fsSL https://mirrors.ustc.edu.cn/libnvidia-container/gpgkey | \ sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg # 添加软件源(使用中科大镜像) echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] \ https://mirrors.ustc.edu.cn/nvidia-container-toolkit/stable/ubuntu$(lsb_release -cs)/$(dpkg --print-architecture) /" | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list ``` 3. **更新软件列表**: ```bash sudo apt-get update ``` #### 二、安装 NVIDIA 容器工具包 ```bash sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit ``` #### 三、配置 Docker 使用 GPU 1. **注册 NVIDIA 运行时**: ```bash sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker ``` 2. **重启 Docker 服务**: ```bash sudo systemctl restart docker ``` #### 四、验证安装 ```bash # 检查运行时配置 docker info | grep -i runtime # 应显示:Runtimes: nvidia runc # 测试 GPU 容器 docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.0-base nvidia-smi ``` 成功时显示 GPU 信息(类似本地 `nvidia-smi` 输出)[^2] #### 五、重新运行您的 Docker 命令 ```bash docker run -d \ --gpus '"device=0,1,2,3"' \ --name vllm-deepseek-r1-32b \ --restart unless-stopped \ -p 3032:8000 \ -v /home/ys/models/deepseek/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B:/deepseek-r1-32b \ --ipc host \ --ulimit memlock=-1 \ -e NCCL_DEBUG=INFO \ -e CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \ vllm/vllm-openai:latest \ --model /deepseek-r1-32b \ --tensor-parallel-size 4 \ --max-model-len 32768 \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --swap-space 16 \ --max-num-batched-tokens 65536 \ --max-num-seqs 32 \ --block-size 16 \ --served-model-name deepseek-r1-32b \ --disable-log-requests ``` --- ### 常见问题排查 1. **驱动兼容性问题**: ```bash nvidia-smi # 确保驱动版本 ≥ 450.80.02 ``` 2. **用户组权限问题**: ```bash sudo usermod -aG docker $USER newgrp docker # 刷新组权限 ``` 3. **配置文件验证**: 检查 `/etc/docker/daemon.json` 包含: ```json { "runtimes": { "nvidia": { "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } } } ``` --- ### 相关问题 1. 如何为 Docker 容器分配特定 GPU 设备? 2. 如何升级 NVIDIA 容器工具包到最新版本? 3. 如何在 Kubernetes 中配置 GPU 支持? 4. Docker 容器内无法识别 CUDA 驱动该如何解决? 5. 如何优化多 GPU 容器的显存分配策略? > 通过以上步骤可同时解决软件源格式错误和 Docker GPU 驱动识别问题。如遇网络问题,可尝试更换清华镜像源 `https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn`[^3]。
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