Instalowanie programów Docker i nvidia-docker2

Procedura Red Hat OpenShift

Wykonaj następujące kroki, aby zainstalować program Docker w systemie Red Hat OpenShift. Szczegółowe informacje na ten temat można znaleźć pod adresem https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker#rhel-docker.

1. Zainstaluj Docker:

   sudo yum install docker

   Uwaga: pakiet docker-1.13.1-108.git4ef4b30.el7 ma znany problem z procesorami GPU Nvidia. Również nowsze wersje pracy systemu Red Hat OpenShift Docker działają. Upewnij się, że pakiet docker-1.13.1-108.git4ef4b30.el7 NIE jest zainstalowany.
2. Zrestartuj system.
3. Dodaj repozytoria pakietów:On Power Systems:

   distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
   curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
   sudo yum install -y nvidia-container-runtime-hook
   sudo systemctl restart docker

   Na platformie x86:

   distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
   curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-docker.repo
   sudo yum install -y nvidia-container-toolkit
   sudo systemctl restart docker

Procedura- Ubuntu

Wykonaj następujące kroki, aby zainstalować produkty Docker i nvidia-docker2 w systemie Ubuntu.

1. Na platformach Ubuntu musi być zainstalowane środowisko wykonawcze Docker . Jeśli nie ma jeszcze zainstalowanego środowiska wykonawczego Docker , należy zainstalować program Docker-CE w systemie Ubuntu. W systemie Power Systems:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common
   curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
   sudo add-apt-repository "deb [arch=ppc64el] https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic stable"
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install docker-ce=18.06.1~ce~3-0~ubuntu

   Na x86_64:

   sudo apt-get update
   sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common
   curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
   sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu bionic stable"
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install docker-ce

2. Zainstaluj oprogramowanie nvidia-docker2.

   curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
   distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
   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
   sudo apt-get install nvidia-docker2
   sudo systemctl restart docker.service

3. Dla każdego identyfikatora użytkownika, który będzie uruchamiał program Docker, dodaj identyfikator użytkownika do grupy Docker:

   sudo usermod -a -G docker <userid>

   Aby aktywować tę zmianę grupy, użytkownicy muszą się wylogować i zalogować ponownie.
4. Sprawdź konfigurację. W systemie Power Systems:

   docker run --rm nvidia/cuda-ppc64le:11.0-cudnn8-runtime-ubi8 nvidia-smi    

   Na x86_64:

   docker run --rm nvidia/cuda:11.1-cudnn8-runtime-ubi8 nvidia-smi

Dalsze kroki

Po zainstalowaniu produktu Dockernależy dokonać edycji pliku konfiguracyjnego demona Docker , który jest /etc/docker/daemon.json, i wprowadzić następujące aktualizacje:

• Aby lokalnie wdrożone modele działały poprawnie na dostępnych procesorach GPU, należy skonfigurować domyślne środowisko wykonawcze. Plik konfiguracyjny zawiera następujące środowisko wykonawcze NVIDIA:

  {
     "runtimes" : {
        "nvidia" : {
           "path" : "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
           "runtimeArgs" : []
        }
     }
  }

  Aby uczynić to środowisko wykonawcze domyślnym środowiskiem wykonawczym, należy dodać opcję default-runtime do pliku konfiguracyjnego.
• Włącz rotację pliku dziennika, zmieniając opcje log-driver i log-opts w pliku konfiguracyjnym. Maximo Visual Inspection Edge kontenery zapisują komunikaty dziennika do dzienników kontenerów Docker , które mogą stać się bardzo duże w systemach produkcyjnych.

Na przykład po wprowadzeniu tych zmian plik konfiguracyjny demona może zawierać następującą konfigurację:

{
   "runtimes" : {
      "nvidia" : {
         "path" : "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
         "runtimeArgs" : []
      }
   },
   "default-runtime" : "nvidia",
   "log-driver": "json-file",
   "log-opts": {
       "max-size": "10m",
       "max-file": "20"
   }
}

Po zapisaniu zmian zrestartuj demon Docker , uruchamiając następującą komendę: sudo systemctl restart docker