在 OpenEuler 系统上安装 Docker 和 Nvidia-Docker

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环境检查

ip设置

# 设置ip
nmcli con addtype ethernet con-name net-static ifname eno1 ip4 192.168.200.10/24 gw4 192.168.200.1 
# 查看网卡状态
nmcli dev status
# 查看ipip addr
# 关闭网卡
nmcli device disconnect eno1
# 启动网卡
nmcli connection up id eno1

关闭selinux

1、查看 selinux 状态，SELinux=enabled 即开启

sestatus

2、关闭selinux，SELINUX=disabled 即关闭

sed-i's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g' /etc/selinux/config

3.重启服务器

reboot

显卡检查

# 查看显卡状态
lspci |grep-i nvidia
lspci |grep-i vga

查询结果如下：

可以查询到显卡的型号，需要注意以下参数：
(rev a1) 表示显卡已启用
(rev ff) 表示显卡未启用，需要根据服务器型号通过BIOS开启

显卡驱动安装

检查驱动是否安装

# 执行，如果没有找到命令，则说明驱动没有安装，需要手动安装。
nvidia-smi

禁用nouveau系统自带驱动

注意： 安装驱动前，需要禁用nouveau系统自带驱动

1、查看系统自带的驱动，如果有结果，则说明存在nouveau，没有则直接跳过这一步。

lsmod |grep nouveau

2、禁用nouveau系统自带驱动

# 编辑如下文件：
vi /usr/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf

# 然后在最后添加如下内容：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

3、重启服务器
重启后，确认成功禁用

安装基础rpm依赖包

说明： 安装Nvidia驱动所需要的依赖包为：kernel-devel、gcc、dkms
注意： yum提供的kernel-devel的版本要和当前服务器内核版本一致，确保所需的依赖包版本一致
处理方法： 直接找下载操作系统对应版本的iso文件，设置本地yum源，通过本地yum源安装所需依赖包
本地yum源配置参考： https://docs.openeuler.org/zh/docs/22.03_LTS/docs/Administration/搭建repo服务器.html

1、查看kernel-devel版本

# 查看服务器内核版本uname-r# 查看yum环境中提供的kernel-devel包版本
yum list|grep kernel-devel

查询结果如下：

2、安装依赖包。

yum install gcc dkms gcc-c++

下载安装显卡驱动安装

1、查看显卡型号

lspci | grep -i vga

查询结果如下：

显卡型号为： NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti

2、下载显卡驱动

下载地址： https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

选择以下信息，下载最新版本的驱动

我这里下载的是 “驱动程序版本: 525.1160 - 发行日期: 2023-5-9”

3、安装显卡驱动

将驱动上传到服务器上，在驱动路径下执行命令

./NVIDIA-Linux-x86_64-525.116.04.run --kernel-source-path=/usr/src/kernels/5.10.0-60.18.0.50.oe2203.x86_64/ -no-x-check

在命令运行完成后执行

nvidia-smi

查看显卡状态
正常返回结果如下：

docker 和 nvidia-docker 安装

安装docker

1、下载docker安装包

下载地址： https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/

2、上传安装包到

/opt/software

下

通过文件传输工具，如：winscp、xftp

3、解压安装

tar-zxvf docker-20.10.9.tgz

4、复制二进制文件到

/usr/bin

目录下

cp /home/docker/* /usr/bin/

5、配置系统服务，创建docker.service文件

vi /usr/lib/systemd/system/docker.service
# 按 "i键" 进入编辑模式，单机部署或portainer管理端部署时写入以下内容
-----------------------------------------------------------------
[Unit]Description=Docker Application Container Engine
Documentation=https://docs.docker.com
After=network-online.target firewalld.service
Wants=network-online.target
[Service]Type=notify
EnvironmentFile=-/etc/default/docker
ExecStart=/usr/bin/dockerd
ExecReload=/bin/kill -s HUP
LimitNOFILE=infinity
LimitNPROC=infinity
TimeoutStartSec=0Delegate=yes
KillMode=process
Restart=on-failure
StartLimitBurst=3StartLimitInterval=60s
[Install]WantedBy=multi-user.target
-----------------------------------------------------
# 退出，然后按一下esc键，然后直接输入:wq，意思就是写完以后保存。

6、(非必选，根据实际情况决定)
配置daemin.json文件，设置docker数据存储目录、限制容器日志大小，开启docker 2375端口、配置docker hub仓库地址

# 创建目录mkdir /etc/docker

# 编辑 daemon.json 文件vi /etc/docker/daemon.json
# 写入{"data-root":"/opt/docker",
"log-driver":"json-file",
"log-opts":{"max-size":"500m", "max-file":"4"},
"hosts":["tcp://0.0.0.0:2375", "unix:///var/run/docker.sock"],
"default-ulimits":{"nofile":{"Name":"nofile","Hard":64000,"Soft":64000}},
"insecure-registries":["192.168.10.156"]}

说明：
​data-root —设置docker数据默认存储路径
​log-driver —设置容器日志的格式为json
​log-opts —设置单个日志文件的大小为 500M，最多存储 4 个日志文件
​tcp://0.0.0.0:2375 —表示允许任何远程客户端通过 2375 端口连接 DockerDaemon
​unix:///var/run/docker.sock —表示本地客户端将通过这个来连接 Docker Daemon

insecure-registries —配置docker hub 仓库地址

default-ulimits -调整默认的ulimit 值

备注：
portainer 所在的主机不需要配置 hosts 这一行的内容，编辑配置文件时删除即可。
​在没有docker hub仓库地址的时候， insecure-registries 这一行的内容可以不配置，编辑配置文件时删除即可。

7、重启docker的守护线程

systemctl daemon-reload           #刷新系统服务配置文件
systemctl start docker.service    #启动docker
systemctl enable docker.service   #配置开机自启
systemctl status docker.service   #查看docker状态

8、执行

docker version

查看是否安装成功

正常返回如下：

安装nvidia-docker

1、下载nvidia-docker安装包

说明： 这里是通过rpm包的方式安装，需要下载以下rpm包

注意： 这里直接选择centos7即可，确保各个文件版本是对应的，且尽可能下载最新版本防止出现问题

下载地址： https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container/tree/gh-pages/stable

需要下载的rpm包：
nvidia-container-runtime-3.9.0-1.noarch.rpm
nvidia-docker2-2.9.1-1.noarch.rpm
nvidia-container-toolkit-1.9.0-1.x86 64.rpm
stable centos7 x86 64 libnvidia-container1-1.9.0-1.x86 64.rpm
stable centos7 x86 64 libnvidia-container-tools-1.9.0-1.x86 64.rpm
stable centos7 x86 64 libnvidia-container-devel-1.9.0-1.x86 64.rpm

2、安装nvidia-docker

将下载完成的文件上传到服务器同一个文件夹内，运行以下命令安装（不同的Linux发行版用对应的安装指令安装）

rpm-Uvh *.rpm --nodeps--force

安装完成后需要重启docker服务

systemctl restart docker

3、测试，下载tritonserver镜像进行测试

根据实际情况，下载对应版本的tritonserver，离线服务器可以通过镜像导入导出的方式测试。

镜像源地址： https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/tritonserver/tags

# 拉取镜像docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.10-py3

# 运行容器docker run -it--gpus all nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.10-py3 /bin/bash

在容器里执行

nvidia-smi

命令，成功则返回如下结果：

到这里，docker和nvidia-docker已经安装完成，从程序里已经可以调用到物理显卡，接下来就进行AI服务安装。