/usr/bin/nvidia-container-cli: error while loading shared libraries: libnvidia-container.so.1

原创 于 2025-02-20 17:32:29 发布 · 291 阅读 · 0 ·
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#linux #运维 #服务器

需安装 NVIDIA Container Toolkit：

Installing the NVIDIA Container Toolkit — NVIDIA Container Toolkit

以CentOS为例：

curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm/nvidia-container-toolkit.repo | \
  sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo
sudo dnf install -y nvidia-container-toolkit

就哦了。

nvidia-container-toolkit安装问题（OpenPGP）
qq_41359817的博客
11-25 4646
GPG 错误：https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/amd64 InRelease: 由于没有公钥，无法验证下列签名： NO_PUBKEY DDCAE044F796ECB0。这样，我们就通过了2.1步骤了，就不会报‘找不到有效的 OpenPGP 数据’这个错。（2）单独下载 nvidia-container-toolkit.list。仿造2中的步骤进行拆解，单独下载，对2.1的详细步骤。（可选）将存储库配置为使用实验性软件包。
OpenStack环境搭建笔记（RDO快速部署版）（未完成各组件配置部分）
nailwl
04-16 1万+
1、http状态码 302 401 2、概念架构逻辑架构要精通从而故障诊断 3、glance镜像文件服务 raw qcow 4、metadata虚拟机镜像元数据 OpenStackClient http://docs.openstack.org/cli-reference/glance.html 5、container-format虚拟机镜像容器格式 bar...
docker使用报错记录
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12-18 4690
在 Docker -> Preferences…
error while loading shared libraries的解决方案
yygr的博客
05-25 2万+
当运行程序时会出现如下类似错误时：默认情况下，编译器只会使用/lib和/usr/lib这两个目录下的库文件，通常通过源码包进行安装时，如果不指定–prefix，会将库安装在/usr/local/lib目录下；当运行程序需要链接动态库时，提示找不到相关的.so库，会报错。也就是说，/usr/local/lib目录不在系统默认的库搜索目录中，需要将目录加进去。
关于error while loading shared libraries的错误解决方法
qq_54900679的博客
05-19 6180
./compile: error while loading shared libraries: libmujoco.so.3.1.4: cannot open shared object file: No such file or directory
C++ 使用外部动态库
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利用extern “C” 构建一个外部C库 //testlibc.cpp #include<iostream> extern "C" void test() { std::cout << "this is a test log" << std::endl; } //编译成动态库 g++ -std=c++11 testlibc.cpp -shared -fPIC -o libtest.so C 文件调用方式 main.c int main() { tes
执行docker logs bge-reranker-v2—m3 tex-embedding-router：error while loading shared libraries：libcuda.so.1：cannot open shared object file： no such file or directory
07-10
我们遇到了一个特定的错误：在运行`docker logs`时出现`libcuda.so.1: cannot open shared object file: no such file or directory`。这通常意味着Docker容器内部无法找到NVIDIA的CUDA库。根据引用[1]中的信息，...
sudo systemctl status docker ● docker.service - Docker Application Container Engine Loaded: loaded (/lib/systemd/system/docker.service; enabled; vendor prese> Drop-In: /etc/systemd/system/docker.service.d └─http-proxy.conf Active: failed (Result: exit-code) since Thu 2025-11-06 05:35:01 PST; 16m> TriggeredBy: ● docker.socket Docs: https://docs.docker.com Process: 73667 ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// --containerd=/run/conta> Main PID: 73667 (code=exited, status=1/FAILURE) 11月 06 05:35:01 ubuntu systemd[1]: docker.service: Scheduled restart job, res> 11月 06 05:35:01 ubuntu systemd[1]: Stopped Docker Application Container Engin> 11月 06 05:35:01 ubuntu systemd[1]: docker.service: Start request repeated too> 11月 06 05:35:01 ubuntu systemd[1]: docker.service: Failed with result 'exit-c> 11月 06 05:35:01 ubuntu systemd[1]: Failed to start Docker Application Contain> lines 1-15/15 (END)
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11-07
- 症状：日志中显示类似`error while loading shared libraries: libXcursor.so.2`的错误。 - 解决：安装缺失的库（具体库名根据日志决定）。 ```bash # 对于libXcursor.so.2（通常属于libXcursor包） sudo apt...
Error response from daemon: failed to create task for container: 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 st
03-08
这种情况下会看到类似于 `/usr/bin/nvidia-container-cli: error while loading shared libraries:` 这样的报错消息[^2]。 处理方法包括但不限于： - 安装缺失的软件包；例如，在基于Debian/Ubuntu的操作系统上可以...
检查nvidia-smi是否可在容器内运行：排查GPU不可见问题的8种常见错误与对策
在AI训练任务启动失败、`nvidia-smi` 报错“Failed to initialize NVML”时，你有没有一瞬间怀疑过：这台服务器真的插了GPU吗？ 说实话，我第一次遇到这个问题的时候，也下意识地跑去机房掀开服务器机箱看了一眼——...
error while loading shared libraries
ChinaRen69fy的专栏
09-11 1449
转载：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d3a41f401013zfl.html   库文件在连接（静态库和共享库）和运行（仅限于使用共享库的程序）时被使用，其搜索路径是在系统中进行设置的。一般 Linux 系统把 /lib 和 /usr/lib 两个目录作为默认的库搜索路径，所以使用这两个目录中的库时不需要进行设置搜索路径即可直接使用。对于处于默认库搜索路径
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Linux中error while loading shared libraries错误解决办法
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nvidia-container-cli: mount error: stat failed: /GeForce: no such file or directory\\n\""": unknown错误 docker: Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:348: starting co...
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Linux中error while loading shared libraries的原因和解决方法 原因 编译器默认只会调用/lib和/usr/lib下的库文件，但是通常通过源码包进行安装时，如果不指定–prefix，会将库安装在/usr/local/lib下，所以在运行程序的时候会提示找不到相关.so库的错误。 解决方法 需要将/usr/local/lib添加到系统默认的库搜索目录中。具体步骤如下： 1）打开/stc/ld.so.conf文件； 2）在后面增加"/usr/local/lib"并保存退出
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03-21 8166
在Linux中，动态链接库（也称为shared libraries）是一种特殊的二进制文件，它包含了程序运行所需的函数和数据。这些库被设计为可以被多个程序共享，从而减少了系统的内存占用和磁盘空间的使用。请根据你的实际情况选择合适的方法。如果你已经安装了所需的库，但系统仍然无法找到它，那可能是因为库缓存（ld cache）没有更新。如果上述方法都无法解决问题，那可能是因为库文件的路径没有被包含在库文件的搜索路径中。这个命令会重新创建/etc/ld.so.cache文件，这个文件包含了库文件的搜索路径。
ls /usr/bin/nvidia-container-cli ls: 无法访问 '/usr/bin/nvidia-container-cli': 没有那个文件或目录
05-04
<think>好的，我现在需要帮助用户解决nvidia-container-cli命令未找到的问题。用户之前已经得到了一些解决方案，但现在引用了其他资料中的错误信息，比如驱动未加载、Docker配置问题等，我需要综合这些信息，并结合之前的回答，给出更全面的解决方案。 首先，用户提到nvidia-container-cli未找到，可能的原因包括工具包未安装、路径问题、环境配置错误或WSL特殊问题。之前的回答已经涵盖了这些方面，但用户现在提供的引用中还提到了驱动未加载、Docker配置中的runtime设置以及离线安装的问题。需要将这些新信息整合进去。 我需要检查用户提供的引用内容，看看是否有新的解决方法。例如，引用[3]提到需要配置Docker的runtime，而引用[4]则涉及安装源的配置。用户的问题依然聚焦于nvidia-container-cli未找到，但可能涉及到安装后的配置步骤。 接下来，我需要确保回答结构清晰，按照步骤排查。首先确认安装状态，然后检查路径和权限，接着处理Docker配置，最后处理WSL或离线环境的问题。此外，用户引用中的驱动未加载错误可能与nvidia-container-cli有关，但根本原因还是驱动或配置问题。 需要强调在安装nvidia-container-toolkit后，必须正确配置Docker的daemon.json文件，添加runtime设置，否则即使安装了工具包，Docker也无法识别。同时，用户提到的离线安装问题可能需要额外的步骤，比如手动下载包或配置本地源，但用户当前问题可能是在线环境，所以可能需要作为备选方案提及。 另外，用户引用中的错误提示涉及到nvidia-smi无法通信，这可能意味着驱动问题，但用户当前的问题是命令未找到，所以重点应放在工具包的安装和配置上，而不是驱动本身，不过需要说明两者的关联。 最后，确保回答包含验证步骤，例如运行测试容器，以及相关问题部分覆盖用户可能遇到的后续问题，比如驱动兼容性、Docker配置检查等。需要保持回答的连贯性和全面性，同时参考之前的回答结构，使用步骤和代码示例，确保用户能逐步排查问题。</think>### nvidia-container-cli not found错误排查与解决方案 出现`nvidia-container-cli: command not found`的根本原因是**NVIDIA容器工具链未正确安装或环境配置异常**。以下是基于引用内容和系统配置的完整排查流程： --- #### 一、核心原因分析 | 原因类型 | 典型表现 | 引用关联 | |-------------------------|----------------------------------------|------------------------| | 工具包未安装 | 系统路径中无`nvidia-container-cli`文件 | [^3][^4] | | Docker运行时配置缺失 | Docker无法调用NVIDIA容器运行时 | [^3] | | 安装源配置错误 | 软件包下载失败或版本冲突 | [^4] | | 环境变量/权限问题 | 命令存在但执行权限不足 | [^1][^2] | --- #### 二、分步解决方案 ##### 1. 验证基础组件安装状态 - **检查工具包安装**： ```bash # 确认nvidia-container-toolkit是否已安装 dpkg -l | grep nvidia-container-toolkit # 若未安装，按引用[4]配置官方源后安装 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 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit ``` - **定位命令路径**： ```bash # 确认二进制文件存在（正常路径为/usr/bin） which nvidia-container-cli || ls /usr/bin/nvidia-container-cli # 若存在但无执行权限 sudo chmod +x /usr/bin/nvidia-container-cli ``` ##### 2. 修复Docker运行时配置 - **修改Docker配置文件**（关键步骤，引用[3]）： ```bash sudo tee /etc/docker/daemon.json <<EOF { "runtimes": { "nvidia": { "path": "nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } }, "default-runtime": "nvidia" } EOF sudo systemctl restart docker ``` ##### 3. 处理环境异常 - **更新动态链接库**： ```bash sudo ldconfig ``` - **检查内核模块加载**（引用[1][^1]关联问题）： ```bash lsmod | grep nvidia # 若输出为空，需重启或重装驱动 ``` ##### 4. WSL特殊处理 - **内核版本要求**： ```bash uname -a # 确认内核版本≥5.10.60.1 ``` - **重启WSL实例**： ```powershell wsl --shutdown ``` --- #### 三、深度验证方法 1. **基础功能测试**： ```bash # 检查工具链版本 nvidia-container-cli --version # 成功应返回版本号如v1.12.0 # 运行诊断命令 nvidia-container-cli list ``` 2. **容器级验证**： ```bash docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi ``` - 若出现`driver not loaded`错误（引用[2][^2]），需排查： ```bash nvidia-smi # 宿主机先验证驱动状态 sudo apt-get install --reinstall nvidia-driver-535 # 重装驱动 ``` --- #### 四、故障树快速定位 ```mermaid graph TD A[命令未找到] --> B{检查安装状态} B -->|未安装| C[按引用[4]配置源后重装] B -->|已安装| D{检查路径权限} D -->|权限不足| E[chmod +x修复] D -->|路径正常| F{检查Docker配置} F -->|配置缺失| G[修改daemon.json] F -->|配置正常| H{检查驱动状态} H -->|驱动异常| I[重装驱动] ``` --- ### 相关问题 1. **如何验证NVIDIA容器运行时与Docker的集成是否成功？** > 执行`docker info | grep Runtimes`查看是否包含`nvidia`运行时[^3] 2. **在无GPU环境中调试CUDA容器时如何跳过NVIDIA检查？** > 添加环境变量`NVIDIA_DISABLE_REQUIRE=1`，但需注意可能引发兼容性问题[^1] 3. **离线环境中如何部署nvidia-container-toolkit？** > 需提前下载`.deb`包并手动安装，同时复制runtime二进制文件到对应路径[^3]
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