內(nèi)含一整套操作，從設(shè)置容器到遠(yuǎn)程連接。

操作環(huán)境：

服務(wù)器：ubuntu 20.04

本機(jī)：win10

IDE:pycharm 專(zhuān)業(yè)版

1.nvidia驅(qū)動(dòng)下載

下載驅(qū)動(dòng)很容易的，下面我們來(lái)介紹一種最簡(jiǎn)單的方法。

sudo ubuntu-drivers devices  #顯示可用驅(qū)動(dòng)

sudo apt install nvidia-driver-525  #我這里選擇的是525，大家按需操作即可

reboot  # 需要重啟一下

nvidia-smi #驗(yàn)證是否有驅(qū)動(dòng)

?

?插個(gè)小曲，刪除驅(qū)動(dòng)代碼

?sudo apt-get remove --purge nvidia*

?2.docker下載??參考

參考網(wǎng)站里有很詳細(xì)的解說(shuō)，我們只再列出需要的代碼。

sudo apt update #更新軟件包

apt-get install ca-certificates curl gnupg lsb-release #安裝docker依賴(lài)

curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - #添加Docker官方GPG密鑰

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" #添加Docker軟件源

apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io #安裝docker

sudo usermod -aG docker $USER #配置用戶(hù)組（可選）可以不用sudo命令了，重啟生效

systemctl start docker #運(yùn)行

apt-get -y install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common #安裝工具

service docker restart #重啟docker

sudo docker run hello-world #拉取hello-world

sudo docker images #顯示拉取鏡像

?當(dāng)輸入這個(gè)命令時(shí) sudo docker run hello-world ，出現(xiàn)下圖就說(shuō)明可以了。

?注意：第一次udo docker run hello-world這個(gè)時(shí)，顯示docker鏡像沒(méi)有hello-world,第二次拉取的時(shí)候才有，如圖。不知道為什么。。。

3.安裝nvidia-docker

$ 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
# 安裝nvidia-docker2軟件包并重新加載docker守護(hù)程序配置
$ sudo apt-get install -y nvidia-docker2
$ sudo pkill -SIGHUP dockerd

4.拉取cuda鏡像(參考)

主要說(shuō)明以下幾個(gè)版本的不同之處，其他的按需索取即可，推薦devel版。docker拉取cuda官網(wǎng)

1. nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:

   • 這是一個(gè)運(yùn)行時(shí)鏡像，適用于在已安裝 CUDA 11.1.1 和 cuDNN 8 的環(huán)境中運(yùn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。該鏡像包含運(yùn)行時(shí)所需的庫(kù)和工具，但不包含開(kāi)發(fā)工具或頭文件。

2. nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel:

   • 這是一個(gè)開(kāi)發(fā)鏡像，適用于在已安裝 CUDA 11.1.1 和 cuDNN 8 的環(huán)境中進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的開(kāi)發(fā)。該鏡像包含了編譯和構(gòu)建深度學(xué)習(xí)代碼所需的開(kāi)發(fā)工具、頭文件和庫(kù)。

3. nvidia/cuda:11.1.1-base:

   • 這是一個(gè)基礎(chǔ)鏡像，提供了 CUDA 11.1.1 的基本環(huán)境，但沒(méi)有安裝 cuDNN 庫(kù)。它可能適用于一些不依賴(lài) cuDNN 的 CUDA 應(yīng)用場(chǎng)景，或者用于構(gòu)建自定義的 CUDA 環(huán)境。

   • nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04:?

     • 這個(gè)版本在基礎(chǔ)的 CUDA 11.1.1 和 cuDNN 8 的開(kāi)發(fā)環(huán)境基礎(chǔ)上，還基于 Ubuntu 20.04 操作系統(tǒng)。這使得該鏡像不僅包含了 CUDA 和 cuDNN 的開(kāi)發(fā)工具，還提供了 Ubuntu 20.04 操作系統(tǒng)的環(huán)境。

?5.使用docker鏡像，創(chuàng)建環(huán)境

#進(jìn)入鏡像，一定要有--gpus才能使用顯卡  
sudo docker run --gpus all -it nvidia/cuda:11.6.2-cudnn8-devel-ubuntu20.04?

#如果有多顯卡，使用部分可以用 --gpus device=0,1這個(gè)設(shè)置哦
sudo docker run --gpus device=0,1 -it nvidia/cuda:11.6.2-cudnn8-devel-ubuntu20.04?
exit #退出鏡像

5.1安裝anaconda

這一部分看了網(wǎng)上很多的教程，看的我頭暈，也走了不少?gòu)澛罚@個(gè)應(yīng)該是我總結(jié)出來(lái)的最簡(jiǎn)過(guò)程。

apt-get upgrate  or apt update #更新軟件包

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh #下載anaconda  #有可能沒(méi)有這個(gè)包 apt-get install wget 即可

bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

sha256sum Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh  #運(yùn)行 sha256sum 命令來(lái)驗(yàn)證哈希值

source ~/.bashrc #激活安裝

conda info  #查看信息

?安裝文件

?下載anaconda

?路徑可自定義

?conda init 【yes】? 忘記選了？沒(méi)事，下面教你解決

?

?這里找不到conda命令。

vim ~/.bashrc #這里可能也沒(méi)有vim，下載一個(gè)

?打開(kāi)后在文件末尾加上

export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"  #該路徑實(shí)際為你的真實(shí)路徑

source ~/.bashrc  #更新配置

?

?5.2創(chuàng)建pytorch環(huán)境

conda create -n myenv python=3.xx

?

?創(chuàng)建完環(huán)境需要激活，可是上面的conda init忘記選了！

?輸入這幾行就好了

root@2aa338b11794:/dockerfile# conda info | grep -i "zncuda11.6"
root@2aa338b11794:/dockerfile# source ~/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
root@2aa338b11794:/dockerfile# conda activate zncuda11.6

?下面大家就可以下載torch了，記得和鏡像的cuda環(huán)境一致哦，官網(wǎng)

?這樣就下載好了

?5.3打包容器

先exit退出當(dāng)前鏡像。

docker ps -a #查看有哪些容器

docker commit contain_id newimagename

docker images #看看新的鏡像有沒(méi)有在

?好的，下面進(jìn)去就好了，環(huán)境什么的，都還在

?

?

6.pycharm遠(yuǎn)程連接遠(yuǎn)端服務(wù)器docker中的conda環(huán)境參考教程

插播一句： pycharm必須是專(zhuān)業(yè)版哦，社區(qū)版沒(méi)有這個(gè)功能。

6.1 端口映射

如果有非局域網(wǎng)需求的，先看這里哦。兩篇文章結(jié)合一起看，問(wèn)題解決一大半。pycharm 非局域網(wǎng)下 遠(yuǎn)程連接服務(wù)器docker中的conda環(huán)境-CSDN博客

ssh遠(yuǎn)程連接服務(wù)器的端口是22，docker中的ssh端口也是22所以就需要端口映射，

docker run --name test4 -it -v /home/xxfs/project/test4:/yolov5 -v /home/xxfs/project/dataset_test4:/dataset -p 10022:22 --gpus all --ipc=host e1ff5e8cfa9f 

• -v:深度學(xué)習(xí)任務(wù)一般掛兩個(gè)文件夾，一個(gè)存放數(shù)據(jù)集，一個(gè)放代碼。
• -p 端口映射，10022（服務(wù)器端口）? 22（docker）端口。
• --ipc=host 后面這個(gè)是容器的id? ?e1ff5e8cfa9f
• 

?上面是test現(xiàn)在是test4，其中走的都是彎路阿！

?由于anaconda默認(rèn)下載路徑是root目錄下，大家適當(dāng)放權(quán)阿?

chmod -R 777 dir  #文件夾下文件及目錄全部修改權(quán)限
chmod 777 filename #修改文件權(quán)限
注 777或者775都是可以的

?

docker環(huán)境里會(huì)有anaconda的一系列文件但是只打開(kāi)文件、你會(huì)的發(fā)現(xiàn)空空如也，可能是因?yàn)閐ocker環(huán)境不保存在實(shí)際目錄下，只能通過(guò)映射或者容器內(nèi)才能有文件。?

?6.2ssh配置

(base) root@429358b64bf3:~# apt update
(base) root@429358b64bf3:~# apt install -y openssh-server
(base) root@429358b64bf3:~#  mkdir /var/run/sshd
mkdir: cannot create directory '/var/run/sshd': File exists
(base) root@429358b64bf3:~# echo 'root:123' | chpasswd
(base) root@429358b64bf3:~# sed -i 's/PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config
(base) root@429358b64bf3:~# sed 's@session\s*required\s*pam_loginuid.so@session optional pam_loginuid.so@g' -i /etc/pam.d/sshd
(base) root@429358b64bf3:~# echo "export VISIBLE=now" >> /etc/profile
(base) root@429358b64bf3:~# service ssh restart
 * Restarting OpenBSD Secure Shell server sshd  

還需要下載openssh-server哦，要不然pycharm遠(yuǎn)程連接不了哦

apt-get install openssh-server
vim /etc/ssh/sshd_config   #PasswordAuthentication yes # 改成yes
service ssh --full-restart

exit退出容器，看看端口是否映射成功

xxfs@xxfs:~ $ sudo docker ps -a
CONTAINER ID   IMAGE                                         COMMAND                  CREATED          STATUS                      PORTS     NAMES
429358b64bf3   e1ff5e8cfa9f                                  "/opt/nvidia/nvidia_…"   17 minutes ago   Exited (0) 7 minutes ago              test4
xxfs@xxfs:~ $ docker start 429358b64bf3 
429358b64bf3
xxfs@xxfs:~ $ sudo docker port 429358b64bf3
22/tcp -> 0.0.0.0:10022
22/tcp -> [::]:10022

?

?像這樣帶有端口號(hào)的就成功拉

6.3進(jìn)入容器，查看并編輯信息。

xxfs@xxfs:~ $ docker exec -it 429358b64bf3  /bin/bash  #進(jìn)入容器

(base) root@429358b64bf3:/# hostname -i  #獲取容器內(nèi)的ip地址
 
(base) root@429358b64bf3:/# vim /etc/ssh/sshd_config  # 設(shè)置配置文件  PermitRootLogin yes

(base) root@429358b64bf3:/# service ssh restart
 * Restarting OpenBSD Secure Shell server sshd                                                                                                      [ OK ] 
(base) root@429358b64bf3:/# exit

?

?6.4ssh連接

退出當(dāng)前容器，看看能否鏈接上。在設(shè)置完P(guān)ermitRootLogin yes后，如果還登不上去，你就嘎該思索一下，是不是用服務(wù)器的密碼阿。別忘記了，上面修改過(guò)密碼了哦。此時(shí)密碼是123，你也可以自己設(shè)置密碼哦，用這個(gè)命令或者passwd

(base) root@429358b64bf3:~# echo 'root:123' | chpasswd

?

?這次輸入123，可以進(jìn)去拉

?6.5?pycharm遠(yuǎn)程連接? ?參考教程

到這里docker容器的任務(wù)暫時(shí)結(jié)束了，下面就是配置pycharm拉。

首先菜單欄--》Tools--》Deployment--》Configuration

?點(diǎn)擊右上角加號(hào)選擇SFTP，輸入名字

?

?

?然后到了這個(gè)頁(yè)面，點(diǎn)擊三個(gè)點(diǎn)，然后

?這樣就是可以連上啦

?apply應(yīng)用就可以了。

?

?然后ssh遠(yuǎn)程連接就好了

?然后一路next，鏈接到python解釋器就好了

?然后添加python解釋器，設(shè)置目錄

?這邊就可以自行上傳文件了，upload就可以了

?比如說(shuō)這個(gè)，上傳一個(gè)a.py代碼，是在服務(wù)器運(yùn)行，但是是顯示在自己的終端。很方便

?6.6pytharm遠(yuǎn)程下載包

?大家覺(jué)得有用可以點(diǎn)贊關(guān)注哦！

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