【NVIDIA Container Toolkit】原理性通过官方Github仓库下载deb包的方式安装NVIDIA Container Toolkit / NVIDIA Docker

🚀 本文先拆解官方方法安装NVIDIA Container Toolkit的原理以及可能遇到的问题，接着依据此，提出可行的替代方案。注意本文的前提是docker本身可正常运行。

NVIDIA将nvidia docker的项目迁移到了nvidia container toolkit, 目前安装nvidia container toolkit即可。

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🌔01
官方方法原理

⭐️ 本章节只是讲解nvidia官方的安装教程，不涉及本文实际的安装。(如果按照官方方法可以成功安装，想必你也不必查看我这篇博客了😂)

NVIDIA Container Toolkit的官方安装教程见链接： NVIDIA Container Toolkit

整理下来主要有以下三个部分：

# 第一部分，导入公钥并导入第三方源
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/stable/deb/nvidia-container-toolkit.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
# 第二部分，更新apt源（依赖于第一部分的源是否添加正确）
sudo apt-get update
# 第三部分，安装
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

这里涉及的关键原理主要是第一部分，将之拆解如下：
$①$ 从https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey下载公钥，并以二进制形式写入/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg。

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \

在具体安装时可以查看这个文件内部是否为空，如果不为空，则公钥保存成功：

$②$ 从https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list下载软件源，并结合上一步的公钥信息nvidia-container-toolkit-keyring.gpg加以修改，然后写入/etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list。

curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.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

在具体安装时可以查看这个文件内部是否为空，如果不为空，则源保存成功：

如果你有代理工具，能够科学上网，那么第一部分的$①②$依据官方教程就可以正常运行；如果你没有条件，直接运行命令会报错，不用想就是因为你没法科学上网，这时可以手动访问上述提及的网址(不用代理也行)，手动将公钥和源写入上述提及的文件。

😰但是我遇到的问题是，就算第一部分的$①②$都运行正常，第二部分也会报错，类似这样，说源位置不存在Release file。

那这一步骤如何解决呢？见第二章节。

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🌔02
可行替代方案

🤔从本质上来说，官方教程只是通过apt源的方式转接到nvidia的官方仓库去下载符合你操作系统的deb软件包，那么我们何不直接到nvidia的github官方仓库下载呢？

参考官方教程中的源的表述($(ARCH)表示操作系统架构, e.g. amd64)：

https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/$(ARCH) /

我们直接访问：https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container/tree/gh-pages/stable/deb

如果操作系统是ubuntu，则可以选择amd64文件夹，我们可以看到这里有许多的软件包，我们只需要下载并安装与你的环境相适配的版本的软件包即可(版本选择很重要，版本不对可能进不去docker容器，也可能docker容器内部跑深度学习会报错，主要参考你的nvidia驱动版本和docker版本是否支持)。

可以尝试用命令行下载安装(如果不行就手动装，装哪些参考下面的命令行)，以nvidia-container-toolkit 1.17.0为例：

# 创建下载目录
mkdir ~/nvidia-container-toolkit-debs
cd ~/nvidia-container-toolkit-debs

# 下载相关包（按依赖顺序）
wget https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container/raw/gh-pages/stable/deb/amd64/libnvidia-container1_1.17.0-1_amd64.deb
wget https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container/raw/gh-pages/stable/deb/amd64/libnvidia-container-tools_1.17.0-1_amd64.deb
wget https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container/raw/gh-pages/stable/deb/amd64/nvidia-container-toolkit-base_1.17.0-1_amd64.deb
wget https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container/raw/gh-pages/stable/deb/amd64/nvidia-container-toolkit_1.17.0-1_amd64.deb

# 按顺序安装
sudo dpkg -i libnvidia-container1_1.17.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i libnvidia-container-tools_1.17.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.17.0-1_amd64.deb
sudo dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.17.0-1_amd64.deb

# （可选）如果有依赖问题，运行
sudo apt-get install -f

安装完毕后，接下来，配置Docker：

# 配置 Docker 使用 NVIDIA 运行时
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

# 重启 Docker 守护进程
sudo systemctl restart docker

验证安装(要使用–gpus参数，使用–rm是指在创建的容器内运行命令后就删除容器)：

sudo docker run --rm --gpus all [your_image:tag] nvidia-smi

如果出现了以下界面就说明安装成功了。