nvidia-docker创建pytorch环境并配置jupyter notebook远程访问

分手后的思念是犯贱 2022-05-07 08:10 533阅读 0赞

前言：给Ubuntu安装NVIDIA驱动+cuda+cudnn，网上教程很多，但问题都比较严重，试了3遍都不成功。而且强迫症如我，不喜欢电脑里有多余残留的东西。这时候想起docker了，毕业前还玩过一段时间，所以就开始尝试了(虽然也有不少坑)。  
整个流程主要分几步：

1.  安装NVIDIA驱动
2.  安装docker
3.  安装nvidia-docker
4.  pull 合适的pytorch image
5.  安装notebook并配置远程访问

**1、安装NVIDIA驱动**  
(1)在[NVIDIA官网][NVIDIA]选择的驱动程序，需要对应自己的GPU版本  
网上的教程说可以通过

nvidia-smi

查询自己电脑的GPU版本，但是我是重新安装的Ubuntu系统，没有这个命令，需要安装NVIDIA驱动才可以。  
(2)禁用开源nouveau驱动(使用vim，不会的童鞋自行学习)  
编辑文件/etc/modprobe.d/disable-nouveau.conf，最后添加两行

sudo vim /etc/modprobe.d/disable-nouveau.conf
    #
    blacklist nouveau
    options nouveau modeset = 0

退出后进行配置

sudo ldconfig
    sudo update-initramfs -u

验证禁用是否成功：重新打开一个新的terminal，输入

sudo lspci | grep nouveau

如果没有内容则禁用成功。  
(3)配置kernel以text模式启动  
编辑文件/etc/default/grub，修改下面两句

sudo vim /etc/default/grub
    #修改前
    GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash"
    GRUB_CMDLINE_LINUX=""
    
    #修改后
    GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quietsplash text"
    GRUB_CMDLINE_LINUX="rdblacklist=nouveaunouveau.modeset=0"

保存更新，退出

sudo update-grub

重启电脑，在登录界面，使用Ctrl+Alt+F1进入控制台  
用户名、密码登录后关闭图形界面

sudo service lightdm stop

不关闭可能会出现You appear to be running an X server; please exit X before的bug，关掉就行了。  
关掉后cd到驱动所在目录

sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-3xx.xx.run

重启图形界面

sudo service lightdm start

再次修改grub文件，将原来的第一行改回来，第二行不改本人没有出现问题

GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash"
    GRUB_CMDLINE_LINUX="rdblacklist=nouveaunouveau.modeset=0"

保存后更新

sudo update-grub

在此可以使用nvidia-smi就可以查看自己的显卡信息了。驱动安装完成。  
**2、安装docker**  
如果之前安装过较老的docker版本，可以使用下面的命令进行卸载

sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io

用docker的官方hub下images啥的真的很慢，所以使用阿里的源  
Ubuntu14.04/16.04

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=[docker version]#可选择想要安装的版本号

Centos7

# step 1: 安装必要的一些系统工具
    sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
    # Step 2: 添加软件源信息
    sudo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
    # Step 3: 更新并安装 Docker-CE
    sudo yum makecache fast
    sudo yum -y install docker-ce
    # Step 4: 开启Docker服务
    sudo service docker start

**3、安装nvidia-docker**  
参考[https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker][https_github.com_NVIDIA_nvidia-docker]

# If you have nvidia-docker 1.0 installed: we need to remove it and all existing GPU containers
    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
    
    # Add the package repositories
    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
    
    # Install nvidia-docker2 and reload the Docker daemon configuration
    sudo apt-get install -y nvidia-docker2
    sudo pkill -SIGHUP dockerd
    
    # Test nvidia-smi with the latest official CUDA image
    docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi
    #这应该能出现你的显卡信息，跟第一步一样。这时候是安装正确的。

centos7安装还要这些操作  
新建/etc/docker/daemon.json

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

然后

yum install nvidia-container-runtime -y

这里要选择好自己要安装cuda以及cudnn的版本，我的显卡不支持cuda9.2，或者可能需要升级显卡驱动，不想再折腾出问题。  
**4、nvidia-docker pull pytorch images**  
[pytorch docker image传送门][pytorch docker image]  
在这里下载合适的镜像，注意版本  
![在这里插入图片描述][70]  
我是选的0.4.1-cuda9-cudnn7-devel，那4个的区别就像开发环境和生产环境的区别，具体区别不是很懂。  
下载完成后，run下载的镜像

sudo nvidia-docker run -ti -d --name="pytorch1.0" -p 8888:8888 --net=host -v /home/yq/Documents/nlp:/root/wordspace db3c6c9e9983
    参数：
    -p 8888:8888  -> 把本地端口映射到容器端口
    --net=host   -> 保证容器可以上网
    -v  ->   把本地的路径下文件共享到容器中  命令格式 local path:docker path
    3febd5b72fb0是image的id  可以用sudo nvidia-docker images查看对应容器的id

**5、安装notebook并配置远程访问**  
在Ubuntu里ipython notebook和jupyter notebook是一样的，装一个就行。但在docker里不是一个东西

pip install ipython notebook

Python验证pytorch是否可以使用GPU

import torch
    print(torch.cuda.is_available())
    True				#结果是true的话就是OK的

生成配置文件

ipython notebook --allow-root --generate-config

结果应该是/.jupyter/jupyter\_notebook\_config.py，会问你要不要overwrite,其实无所谓。  
使用ipython，创建一个密文密码

n [1]: from notebook.auth import passwd
    
    In [2]: passwd()
    
    Enter password:
    
    Verify password:
    
    Out[2]: 'sha1:ce23d945972f:34769685a7ccd3d08c84a18c63968a41f1140274'

这个sha1…要复制保存  
修改默认配置文件/.jupyter/jupyter\_notebook\_config.py

c.NotebookApp.password =u'sha:c........'    这里把复制的密文替换掉
    c.NotebookApp.ip='*' # 就是设置所有ip皆可访问
    #####我一开始是设置*，但是怎么都访问不了，后来查资料，改成
    c.NotebookApp.ip='0.0.0.0'  #就OK了
    c.NotebookApp.open_browser = False # 禁止自动打开浏览器
    c.NotebookApp.port =8888 #在Ubuntu中是随机指定端口的，但是这里只映射了8888端口，所以必须是8888了。如果不设置8888端口，是否可行，没有试过。

打开notebook

ipython notebook --allow-root

可以在浏览器使用 localhost:8888/tree或者ip:8888/tree登录了(tree也可不要)

强推一个docker hub，这个里面有常用的tf、Torch、caffe等深度学习工具，还支持jupyter远程访问，强的不行。

https://hub.docker.com/r/ufoym/deepo

补充：

# nvidia driver 更新 #

假设NVIDIA-Linux-x86\_64-440.118.02.run是要安装的新驱动，直接

sh  NVIDIA-Linux-x86_64-440.118.02.run

可能会失败，log一般在/var/log/nvidia-installer.log,大意是nvidia driver被占用了，导致安装失败  
可以先用–uninstall参数进行旧版驱动卸载

./NVIDIA-Linux-x86_64-440.33.01.run --uninstall
    或
    modprobe -r nvidia  #  同样的可卸载旧driver，但是本人这个方法没有成功

然后再重新安装，可能还会遇到问题，那问题大概率是旧driver得进程还在，所以需要kill掉相关进程。

#先试着
    用lsmod查看模块信息
    lsmod | grep nvidia
    lsof /dev/nvidia*
    再接着kill -9 [pid]   删除掉相应进程

接下来就可以重新安装新driver了。

参考致谢：  
https://blog.csdn.net/chxw098/article/details/79741586  
https://github.com/jupyter/docker-stacks/issues/718  
https://blog.csdn.net/u014176855/article/details/78130240  
https://blog.csdn.net/dihuanlai9093/article/details/79253963/  
https://blog.csdn.net/mumodm/article/details/82503022

[NVIDIA]: https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn
[https_github.com_NVIDIA_nvidia-docker]: https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
[pytorch docker image]: https://hub.docker.com/search/?isAutomated=0&isOfficial=0&page=1&pullCount=0&q=pytorch&starCount=0
[70]: /images/20220506/a66dc29b7c7f49baaf57a3add33173ed.png