WSL2 + docker + cuda 报错nvidia-container-cli: mount error: file creation failed:libnvidia-ml.so.1: fi

原创 已于 2023-05-05 15:45:33 修改 · 4.8k 阅读 · 15 ·
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#docker #linux

于 2023-04-14 16:34:31 首次发布
在使用WSL2和Ubuntu22.04，显卡驱动528.89及CUDA11.7的环境中，通过Docker运行容器并尝试使用--gpusall时遇到错误。问题源于libnvidia-ml.so.1、libcuda.so.1等文件的存在。解决方案是删除这些文件，创建新镜像，然后成功利用新镜像启动带有GPU支持的容器。

环境

  • WSL2 + Ubuntu 22.04
  • 显卡驱动: 528.89
  • CUDA: 11.7

问题

在创建docker时使用--gpus all会报错：

docker run --gpus all -it -e DISPLAY=unix$DISPLAY -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw celinachild/orbslam2 /bin/bash
docker: Error response from daemon: failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: error during container init: error running hook #0: error running hook: exit status 1, stdout: , stderr: Auto-detected mode as 'legacy'
nvidia-container-cli: mount error: file creation failed: /var/lib/docker/overlay2/b92e32945b90e830d9786a89fa0c138933ab7657c8a459bafe551fb944836b65/merged/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1: file exists: unknown.
ERRO[0000] error waiting for container: context canceled

解决

参考 issue1551

解决方式是

  1. 先不使用gpu创建容器
  2. 删除相关文件（注意根据报错删除文件，不要删多）
rm -rf /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1
  1. 创建不包含这些文件的新的镜像
  2. 使用新的镜像创建容器

实现如下：

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WSL2 安装 nvidia-docker
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基于Docker的深度学习环境NVIDIA和CUDA部署以及WSL和linux镜像问题
xu.hyj
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docker的介绍网上有很多，对于深度学习的认来讲，docker的好处就是直接把环境分享给他人，他人不需要再配置环境了。比如我有一个目标检测的项目，我想分享给朋友，那么他首先需要在自己的电脑上配置好显卡驱动、CUDA、CuDNN，在拿到我的项目后，还需要安装各种依赖库，最后代码还不一定跑起来。如果我是用了docker环境进行项目配置，我只需要将环境打包好后分享给朋友。他只需要安装好显卡驱动就行，什么cuda、pytorch之类的都在我分享的环境了。
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大致意思就是你的本地有这个文件，同时你的镜像里面也有这个文件，所以需要把镜像里面的这个文件删掉。写个Dockerfile删一下就好了。具体参考这个issue。
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打包的时候要删除容器的CUDA和NVIDIA驱动依次执行下面命令:apt -y remove nvidia-*sudo /usr/bin/nvidia-uninstallsudo apt-get --purge remove nvidia-*sudo apt-get purge nvidia*sudo apt-get purge libnvidia*重新打个容器包然后把容器包加载镜像调用命令nvidia-smi 有GPU信息表示能用宿主的CUDA了...
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启动“docker run --gpus all ...”时报错：该镜像是在Ubuntu环境下创建的，而在WSL下使用nvidia-docker启动该镜像时会报错。1. 使用docker而不是nvidia-docker启动原始镜像下的容器（去掉--gpus all） 2、在该容器中删除 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1 和文件 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1 3、新开一个终端，把此时的容器打包为镜像
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如果update参数无效，没有更新wsl，则说明你没有使用预览版的windows系统，wsl的版本低。也许你从NVIDIA、Docker、Microsoft看到的文档中告诉你大于某个版本号就可以，但我建议你使用。介绍的，我们可以在windows10中使用linux子系统。今天本文介绍如何在此基础上安装Docker并支持在wsl中使用GPU。去Docker官网下载，请不要使用下面这个脚本。如果结果看起来如同下列所示，说明是OK的。开启你需要使用docker的wsl发行版。命令不起作用是正常的。
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重启机器，发现显卡掉了。ls /usr/src | grep nvidia，并用dkms重装了nvidia驱动后，能用nvidia-smi了。但是此时启动容器时，报错如下搜索后有几个线索安装时，发现有些依赖包broken，直接执行修复后，直接能启动容器了。搞定！
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07-07
这个错误通常是由于NVIDIA容器运行时与Docker的兼容性问题或文件系统冲突导致的。以下是解决步骤： 1. **更新NVIDIA容器工具包** ```bash 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 ``` 2. **清理残留的容器层** ```bash docker system prune -a ``` 3. **尝试指定不同的运行时模式** 在运行容器时添加环境变量： ```bash docker run -itd --runtime=nvidia --gpus all -e NVIDIA_DISABLE_REQUIRE=1 --name wst-mt-ocr-3.1.0 -p 2602:2602 -p 2603:2603 -p 2604:2604 chengdu-wst-mt-ocr-3.1.0:3.1.0 ``` 4. **检查NVIDIA驱动和CUDA版本** ```bash nvidia-smi nvcc --version ``` 5. **手动挂载NVIDIA库（备用方案）** ```bash docker run -itd --gpus all -v /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1 --name wst-mt-ocr-3.1.0 -p 2602:2602 -p 2603:2603 -p 2604:2604 chengdu-wst-mt-ocr-3.1.0:3.1.0 ```
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