【深度学习】构建无与伦比的深度学习环境：在CentOS上实现GPU资源管理容器的终极指南

构建无与伦比的深度学习环境：在CentOS上实现GPU资源管理容器的终极指南

大家好 我是寸铁👊
构建无与伦比的深度学习环境：在CentOS上实现GPU资源管理容器的终极指南✨
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前言

这篇博文将深入探讨在CentOS操作系统上创建高度优化的深度学习环境的完整过程。我们将从零开始，逐步指导读者完成配置，并重点介绍如何有效地管理 GPU 资源，以及如何运用容器技术来提高环境的灵活性和可维护性。
本文旨在为初学者提供一站式的解决方案，无论你是否有经验，都能够轻松地搭建出功能强大、高效稳定的深度学习环境。

Nvidia驱动安装

由于需要跑深度学习程序，需要用到GPU也就是显卡，所以需要安装Nvidia驱动来进行操作。
又需要部署到容器上跑，所以需要安装nvidia-docker指定具体的GPU跑程序。

安装驱动

• 先下载ELRepo仓库的GPG密钥

rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org

这个命令将从https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org下载ELRepo仓库的GPG密钥，并将其导入到本地系统中。这样做是为了验证从ELRepo仓库下载的软件包的真实性和完整性。

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• 再安装ELRepo仓库

rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm

这个命令将从http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm下载ELRepo仓库的软件包，并将其安装到系统中。这个软件包包含了配置ELRepo仓库所需的信息，比如仓库地址和GPG密钥等。

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• 在ELRepo仓库中安装nvidia软件包

yum install kmod-nvidia

这个命令使用yum包管理器从ELRepo仓库中安装kmod-nvidia软件包，这个软件包通常是NVIDIA显卡的内核模块驱动程序。安装这个软件包可以让系统支持NVIDIA显卡，并提供相应的驱动程序支持。

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• 再进行重启

reboot

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检测安装情况

• 显示显卡的基本情况

ls -la /dev | grep nvidia

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• 显示GPU的使用