ubuntu卸载旧的NVIDIA驱动，安装新驱动，并安装Nvidia-docker2
2024-06-03 15:23:49
文章目录
- 一、Linux卸载并更新显卡驱动
- 1. 下载对应版本的驱动
- 2. 卸载已有驱动
- 3. 重启服务器
- 4. 安装新驱动
- 二、安装cuda
- 三、安装docker
- 四、安装nvidia-docker2
- 五、出错的解决办法
- 六、制作容器
- 1. 下载镜像
- 2. 制作容器
- 3. 启动并进入容器
- 4. 进入容器安装其他工具
- 5. 将安装新工具后的容器保存
- 6. 加载别人做好的镜像
- 7. 一些docker命令
一、Linux卸载并更新显卡驱动
1. 下载对应版本的驱动
https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
2. 卸载已有驱动
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run --uninstall
或
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
3. 重启服务器
sudo reboot
4. 安装新驱动
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-450.80.02.run注：安装后提示
To uninstall the CUDA Toolkit, run cuda-uninstaller in /usr/local/cuda-11.1/bin
To uninstall the NVIDIA Driver, run nvidia-uninstall
二、安装cuda
提示安装驱动时，选择no，其他yes、默认即可。
三、安装docker
# step 1: 安装必要的一些系统工具
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
# step 2: 安装GPG证书
curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
# Step 3: 写入软件源信息
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
# Step 4: 更新并安装 Docker-CE
sudo apt-get -y update
sudo apt-get -y install docker-ce
四、安装nvidia-docker2
# 清理以前的。If you have nvidia-docker 1.0 installed: we need to remove it and all existing GPU containers
sudo docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f
sudo apt-get purge -y nvidia-docker
sudo apt autoremove# 执行命令。Add the package repositories
# command 1
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \sudo apt-key add -# command 2
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)# command 3
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update# 正式安装。Install nvidia-docker2 and reload the Docker daemon configuration
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd# 测试一下。 Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
sudo docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi#如果已经安装过，并且知道版本，例如服务器上已经安装了cuda10.0,则如下进行测试是否可用。
sudo docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi
此处cuda:10.0-base 可以根据自己实际换成cuda:10.0-runtime、cuda:10.0-devel,分别代表基本版，运行时、开发五、出错的解决办法
一般出错是由于驱动版本与docker版本不一致导致，按照提示修改即可。
六、制作容器
1. 下载镜像
从网站下载已有镜像：hub.docker.com例如：在linux中输入： docker pull pytorch/pytorch
则会下载名字为pytorch/pytorch的镜像。注意：
1、镜像cuda版本需要和宿主机上cuda一致。
下载镜像时要根据cuda驱动与cuda工具包的版本选择相应的pytorch版本。例如你通过nvidia-smi获得的信息如下:
NVIDIA-SMI 410.93 Driver Version: 410.93 CUDA Version: 10.0
那么你需要选择：
docker pull pytorch/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-devel
或者
docker pull pytorch/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-runtime
2、runtime与devel版本选择
如果你需要编译cuda源代码，那么最好选择devel版本，这样cuda对应的工具、头文件、库等会在镜像中安装好了。如果选择了runtime版本，但你需要编译自己写的cuda源码，那么需要将宿主机上cuda目录映射到容器中，否则会提示找不到cuda头文件等。
2. 制作容器
例如：利用名字为pytorch/pytorch:latest的镜像创建名字为dv的容器
nvidia-docker run -itd --name dv pytorch/pytorch:latest /bin/bash 如果创建容器时要将docker的宿主机上目录映射到docker中，则：
//将目录 /home/test映射到docker中/home/test
nvidia-docker run -itd -v /home/test:/home/test --ipc=host --name dv pytorch/pytorch:latest /bin/bash如果创建容器时要将docker的宿主机上的多个目录映射到docker中，则：
//将目录 /home/test映射到docker中/home/test，将/usr/local/cuda映射到docker中的/usr/local/cuda
nvidia-docker run -itd -v /home/test:/home/test -v /usr/local/cuda:/usr/local/cuda --ipc=host --name dv pytorch/pytorch:latest /bin/bash注：有时当用命令：nvidia-docker run -itd --name dv pytorch/pytorch:latest /bin/bash 制作容器时，会出现如下错误：
/bin/bash: /bin/bash: cannot execute binary file
此时将命令中/bin/bash去除即可。3. 启动并进入容器
例如：nvidia-docker start dv && nvidia-docker exec -it dv /bin/bash4. 进入容器安装其他工具
自行安装即可。
5. 将安装新工具后的容器保存
5.1 将容器dv存为名字为pytorch/pytorch:v2的镜像
docker commit dv pytorch/pytorch:v2
5.2 将名字为pytorch/pytorch:v2的镜像存为名字为ver2.tar的文件，以备其他人复制使用
docker save -o ver2.tar pytorch/pytorch:v2
6. 加载别人做好的镜像
docker load -i ver2.tar #加载已存在的镜像文件ver2.tar
7. 一些docker命令
gpasswd -a xx docker #将账户xx加入docker组
newgrp docker #将账户xx加入docker组后更新组docker ps -a #查看容器
docker images #查看镜像
docker rmi pytorch/pytorch:v2 #删除名字为pytorch/pytorch:v2的镜像
docker stop 9103045e5074 #停止id为9103045e5074的容器
docker rm 9103045e5074 #删除id为9103045e5074的容器
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