英伟达 Jetson Nano 新手必备：你的第一个 Jetson 容器

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本文介绍了容器的概念，重点介绍了Docker及其在Jetson设备上的应用。NVIDIA NGC是一个集成了GPU优化的深度学习、机器学习和HPC软件的平台，提供预优化的容器。通过NGC，用户可以下载和运行针对Jetson优化的容器，如L4T基础容器。教程详细解释了如何使用`docker pull`、`docker image ls`和`docker run`命令下载、列出和运行容器。

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1. 什么是容器？

容器是软件的一个可执行单元，其中应用程序及其运行时依赖项都可以打包到一个实体中。由于应用程序所需的一切都与应用程序本身打包在一起，因此容器提供了与主机的某种程度的隔离，使部署和安装应用程序变得容易，而不必担心主机环境和应用程序依赖性。

2. Docker是什么？

Docker是一个用于创建、部署和运行容器的开源平台。Docker包含在JetPack中，因此在Jetson上运行容器很容易，不需要任何安装。

3. 什么是NGC？

NVIDIA NGC是GPU优化的深度学习、机器学习和高性能计算（HPC）软件的中心。NGC承载着顶级人工智能和数据科学软件的容器——所有这些都是由NVIDIA优化、测试和优化的。NGC上的容器提供了功能强大且易于部署的软件，经验证可提供快速结果，允许用户从经过测试的框架构建解决方案。

有关更多信息，请访问NGC门户网站 https://www.nvidia.com/en-us/gpu-cloud/。

3.1 NGC上的Jetson 容器

NVIDIA NGC上有几个Jetson容器。访问NGC上托管的Jetson容器列表上的Jetson云本机页面。

4. 使用容器

4.1 下载容器

要下载容器，需要使用“docker pull”命令。

用法：

docker pull [OPTIONS] NAME[:TAG|@DIGEST]

有关详细信息，请参阅docker pull文档。

按照以下示例从NGC下载L4T基本容器：

sudo docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-base:r32.4.3

请注意nvcr.io/nvidia/l4t-base是容器的名称，r32.4.3是标记。标签提供了一种控制容器版本的方法。

4.2 列出容器

您可以使用“docker image ls”命令查看已经拉入到开发人员工具包的容器列表。

用法：

sudo docker image ls [OPTIONS] [REPOSITORY[:TAG]]

有关详细信息，请参阅docker image Is 文档。

4.3运行容器

容器使用docker run命令运行。

用法：

sudo docker run [OPTIONS] IMAGE[:TAG|@DIGEST] [COMMAND] [ARG...]

有关详细信息，请参阅docker运行文档。

按照以下示例运行L4T基本容器：

sudo docker run -it --rm --net=host --runtime nvidia -e DISPLAY=$DISPLAY -v /tmp/.X11-unix/:/tmp/.X11-unix nvcr.io/nvidia/l4t-base:r32.4.3

请访问L4T基本容器页面，了解有关上述docker run命令的说明。

恭喜你在Jetson上运行你的第一个容器！