GPU及docker环境部署Ubuntu linux

最新推荐文章于 2025-10-13 02:03:48 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-13 02:03:48 发布 · 490 阅读

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本文提供了一步一步的指南，讲解如何在Ubuntu 18.04系统中安装NVIDIA驱动和配置nvidia-docker2。首先，通过PPA仓库自动安装NVIDIA beta驱动，接着，安装nvidia-docker2并完成注册。然后，安装docker-compose和docker-ce以构建和运行Docker容器。最后，了解如何设置Docker以实现免sudo运行。

nvidia驱动：https://linuxconfig.org/how-to-install-the-nvidia-drivers-on-ubuntu-18-04-bionic-beaver-linux#h7-automatic-install-using-ppa-repository-to-install-nvidia-beta-drivers

nvidia-docker2: https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker

nvidia-docker2 register: https://github.com/nvidia/nvidia-container-runtime#docker-engine-setup

docker-compose install:https://docs.docker.com/compose/install/

# Linux
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)"

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首先如果你是在windows系统下，windows部署跑深度学习可能只有0.6的速度，在windows上部署docker能达到0.8的速度，直接用linux跑深度学习能达到1.0的速度,用linux上部署深度学习约等于1.0的速度。我这里用的是wifi连接，地址是192.168.1.22，windows和ubuntu都是在192.168.1的地址下，这证明为同一段网络，最后一个数字是主机位，可以同网段任意占用。不过在国内访问国外的 Docker Hub 速度是非常慢的，所以我选择使用阿里云的镜像仓库。

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在容器里面运行一下再验证一下，能正常显示上面那个图案就是能成功调用了，注意那个cuda版本要能显示，要是现实 N/A的话是不行的。docker的版本必须安装19.0版本以上的，这里也只讲19.0版本以上的使用方法。然后配置一下文件，这样容器才能使用runtime。cuda版本显示N/A的话用以下格式创建容器。本文主要讲述整个命令流程，具体讲解请看官网。运行该命令验证是否安装成功。和一篇总结得很详细的博文。然后按照以下格式创建容器。出现这个就是安装成功了。首先设置一下网络信息。

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✦ 一个爱折腾服务器、沉迷写 Shell 脚本的 Linux 爱好者。 ✦ 每一篇教程都来自亲手搭建 + 反复验证，只为让你“一次成功”。 ✦ 相信技术的价值在于分享，也相信善意会传递。 ✦ 欢迎留言交流，有问必答（只要我会）

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