一、前言

随着深度学习技术的快速发展,NVIDIA Docker成为部署深度学习环境的重要工具。然而,在实际操作中,由于网络环境限制,离线安装NVIDIA Docker成为一个难题。本文将详细讲解如何在无网络环境下安装NVIDIA Docker,帮助您轻松部署深度学习环境。

二、准备工作

在开始安装之前,请确保您的系统满足以下条件:

  • 操作系统:Linux(如Ubuntu、CentOS等)
  • 显卡:NVIDIA GPU
  • 硬件驱动:NVIDIA驱动程序

三、下载安装包

由于无法联网下载,您需要提前下载以下安装包:

  1. Docker CE
  2. NVIDIA Container Toolkit
  3. CUDA Toolkit(如果您的深度学习框架需要CUDA支持)

以下是下载链接:

  • Docker CE: .tar.gz
  • NVIDIA Container Toolkit: /nvidia-docker__linux-amd64.tar.xz
  • CUDA Toolkit:

请根据您的系统版本选择合适的版本。

四、离线安装Docker CE

  1. 将下载的Docker CE压缩包上传到目标服务器。
  2. 解压压缩包:
   tar -xvzf docker-ce-<version>.tar.gz
  1. 将解压后的内容移动到 /usr/local/ 目录下:
   mv docker/* /usr/local/
  1. 添加 /usr/local/bin 到系统环境变量:
   echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/bin' >> ~/.bashrc
   source ~/.bashrc
  1. 检查Docker版本:
   docker --version

五、离线安装NVIDIA Container Toolkit

  1. 将下载的NVIDIA Container Toolkit压缩包上传到目标服务器。
  2. 解压压缩包:
   tar -xvf nvidia-docker_<version>_linux-amd64.tar.xz
  1. 将解压后的内容移动到 /usr/local/ 目录下:
   mv nvidia-docker/* /usr/local/
  1. 重新加载系统服务:
   systemctl daemon-reload
  1. 检查nvidia-docker版本:
   nvidia-docker --version

六、离线安装CUDA Toolkit

  1. 将下载的CUDA Toolkit压缩包上传到目标服务器。
  2. 解压压缩包:
   tar -xvzf cuda-toolkit-<version>.run
  1. 运行安装脚本:
   ./cuda-toolkit-<version>.run
  1. 根据提示完成安装。

七、测试NVIDIA Docker

  1. 创建一个Docker容器:
   docker run --rm nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi
  1. 如果出现 nvidia-smi 命令行界面,说明NVIDIA Docker安装成功。

八、总结

通过本文的详细讲解,您应该能够在无网络环境下成功安装NVIDIA Docker。现在,您可以使用NVIDIA Docker轻松部署深度学习环境,享受GPU加速带来的性能提升。