dockers、nvidia-dicker、nvidia-container-toolkit踩坑记
楔子要部署和迁移paddle的几个应用（像OCR、语音辨认等），项目数据也比较巨大，所以必要调用gpu，其实如果数据量不多完全可以利用这些应用的cpu版本。paddle本身的坑也比较多（充实展现出了国产特色），一波部署下来，心态是炸裂的。而我对于nvidia-docker也不熟悉，摸石头过河踩了很多坑。
一、国际惯例
按照国际惯例（外国朋侪们讲课搞学术非常严谨，从来不会说直接一生二，二生三，三生万物，他会先告诉你道生一），先从最基本的讲起。
1.1 docker（最基本也最重要）
一句话概括我的理解：docker做到了陶渊明一直想做的事——完全与外世隔绝，如果你有一台win10电脑，如今手头有一个工程必要来跑，但是这个工程只能在Linux环境下运行，你怎么办？是在电脑上在装一个Linux系统还是下载安装VMware假造机在里面安装Linux系统，前者浪费时间后者占用机器空间也浪费时间（别问我为什么知道）。docker办理了这个问题，你可以在docker里面pull一个Linux镜像，然后实例化，在里面完成上述项目标运行！像如今很多云服务器就是这样，用docker封装基本环境，然后实例化调用gpu来运行深度学习工程。
docker就是在做这样一件事变：我们的个人电脑（后称host）平时工作休息，里面系统配置和各种环境比较复杂，docker可以先pull一个独立的系统大概环境镜像（image），然后实例化创建一个容器（container），这个容器里面独立于host，是一个完全与host隔离不相干扰的系统工作方式，因此，基于这一点，docker也非常容易做工程迁移，在上面说的容器内跑通统统，然后再打包变成镜像，就可以放到其他电脑中利用，非常方便！并且，这个迁移是可以离线完成的！！！
最常见的，比如我的电脑是Windows系统，我可以pull一个Ubuntu22.04，然后实例化进入系统以后，完成我的工程部署，然后打包成镜像用来迁移到其他电脑来利用，避免重复部署。
1.1.1安装
这里附上一个Linux系统下docker的安装技能贴链接，发起大家多看看Linux中国这个号：如安在 Ubuntu 上安装 Docker | Linux 中国 - 知乎 (zhihu.com)https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://zhuanlan.zhihu.com/p/675938110至于Windows系统，直接下载docker desktop双击打开安装即可：https://www.docker.com/products/docker-desktop/https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://www.docker.com/products/docker-desktop/
，另外docker desktop本身必要windows系统中开启假造化功能，开启方法可以看这个帖：Win10自带Hyper-V假造机上安装Linux系统_电脑上自带linux假造机吗-CSDN博客https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://blog.csdn.net/m0_37835884/article/details/79484242?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171275571716800180618837%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=171275571716800180618837&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~hot_rank-2-79484242-null-null.142%5Ev100%5Epc_search_result_base9&utm_term=win10%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%BC%80%E5%90%AFhyper-v&spm=1018.2226.3001.4187，这个帖只看第一部分即可！还有一点，开启了假造化还必要安装wsl2也就是windows下的linux子系统（Windows Subsystem for Linux），因为如今docker desktop默认要求wsl2为后端安装 WSL | Microsoft Learn利用 wsl --install 命令安装实用于 Linux 的 Windows 子系统。 在 Windows 计算机上利用首选 Linux 发行版（Ubuntu、Debian、SUSE、Kali、Fedora、Pengwin、Alpine 等都可用）运行的 Bash 终端。https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/installtips1：WSL (Windows Subsystem for Linux) 是一种在 Windows 操纵系统上运行 Linux 环境的兼容层或子系统。它答应用户在 Windows 上直接运行 Linux 步调，而无需在本地安装完备的 Linux 系统或利用假造机。wsl类似一个Windows中管理Linux系统的管家，可以类比python中的pip，安装和卸载各种第三方库，你可以利用wsl来安装和卸载差别的Linux系统。
wsl相关命令wsl 命令详解_wsl命令-CSDN博客https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://blog.csdn.net/no1xium/article/details/132712260?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_utm_term~default-1-132712260-blog-122390018.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base9&spm=1001.2101.3001.4242.2&utm_relevant_index=4
关闭 WSL 中正在运行的 Linux 发行版 | Linux 中国 - 知乎 (zhihu.com)https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://zhuanlan.zhihu.com/p/680716065
1.1.2docker命令
docker很多命令直接上网搜索即可，Linux和Windows通用，这里有一个很不错的总结：21 Essential Docker Commands (linuxhandbook.com)https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://linuxhandbook.com/essential-docker-commands/
1.2 nvidia-docker(已经成为汗青，可以跳过)
about 3 years ago，we can create a image to migrate project only on the CPU with ease， but docker(or docker desktop) cannot support invoke GPU when a deep learning project needs to be deployed. In this time，NVIDA launched the nvidia-docker solving the above-mentioned problems.
introduction：一文快速入门docker和nvidia-docker_nvidia docker和docker的区别-CSDN博客
1.2.1 nvidia-docker安装
直接上nvidia-docke2链接，虽然如今不用了，但是还能能安装利用的
Nvidia-docker 一站式配置深度学习环境服务器（cuda+cudnn+anaconda）GPU服务器的配置 - 知乎 (zhihu.com)https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://zhuanlan.zhihu.com/p/602480594
1.2.2 命令
和docker类似。
1.3 nvidia-container-toolkit
NVIDIA Container Toolkit 是一个用于容器环境中支持 NVIDIA GPU 的工具集。它提供了一组命令行工具和守护进程，用于管理容器内的 NVIDIA GPU 资源。这个工具集可以让容器中的应用步调访问并利用 NVIDIA GPU，从而加快机器学习、深度学习等 GPU 计算密集型使命。官网链接如下概述 — NVIDIA Container Toolkit 1.14.5 文档https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/index.htmlhttps://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/1a346bd1489d29439ff955c14ea33176.png
以前docker不能调用gpu，NVIDIA出了nvidia-docker来办理，厥后在nvidia-docker的底子上，推出了nvidia-container-toolkit，相当于是nvidia-docker更新到背面就变成了nvidia-container-toolkit，就是说nvidia-container-toolkit本来就是nvidia-docker，只不外如今改名了，nvidia-docker 的末了一个版本是 v2.6.0，发布于 2021 年 6 月 22 日，另外网上还有区分nvidia-docker和nvidia-docker2的，都不用看，v2.6.0就指的是nvidia-docker2。对这些关系细节感爱好可以看这篇：
docker中GPU利用 2023年11月 - 知乎 (zhihu.com)https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://zhuanlan.zhihu.com/p/6740557201.3.1 nvidia-container-toolkit安装
在上面官网里面有安装方法
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/0d82a68ea7a05ee49160d7bae97ea2d8.png
1.3.2 命令
Ubuntu里的docker必要安装nvidia-container-toolkit，Windows下的docker desktop已经可以大概支持调用显卡，无需安装nvidia-container-toolkit，docker desktop官网的阐明如下，按照里面说的设置好就ok。
GPU support in Docker Desktop | Docker DocsHow to use GPU in Docker Desktophttps://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://docs.docker.com/desktop/gpu/命令还是docker本身的命令，调用gpu直接将参数即可，实例化：
docker run -it --gpus=all --name 容器的名字 镜像的名字 /bin/bash 二、我踩的坑
2.1wsl中报错WSL (3) ERROR: CreateProcessEntryCommon:370: getpwuid(0) failed 2等一大堆
这是因为wsl中默认的不是Ubuntu系统，所以终端中输入wsl命令以后启动失败，办理方法就是设置Ubuntu为默认系统：
Windows 上的 Docker 桌面 WSL 2 后端 |Docker 文档https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://docs.docker.com/desktop/wsl/#turn-on-docker-desktop-wsl-2设置默认系统
#查看wsl中存在的Linux系统列表和版本
wsl -l -v
#设置默认系统
wsl --set-default <distro name> 下面是示范，当然我已经把Ubuntu设置为默认了
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/56292329e622c73bb60e882b69571316.png
2.2 wsl下面的Ubuntu22安装应用报错/sbin/ldconfig.real: /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.1 is not a symbolic link
WSL安装软件报错/sbin/ldconfig.real: /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.1 is not a symbolic link_ubuntu_melody359-华为云开发者联盟 (csdn.net)https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://huaweicloud.csdn.net/63563de0d3efff3090b5bf05.html?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~CTRLIST~activity-1-125769622-blog-135119785.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base3&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~CTRLIST~activity-1-125769622-blog-135119785.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base3&utm_relevant_index=2
2.3 nvidia-docker和nvidia-container-toolkit一起安装
其时由于不明确情况，照着上面的链接安装了nvidia-docker，还不放心，又安装了nvidia-container-toolkit，厥后发现并没有冲突，但是，wsl安装的Ubuntu里面nvidia-docker没有反应，而正常的Ubuntu系统有反应，如下图，其实，只安装nvidia-container-toolkit就可以。
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/2de125d59fadfedaf1b1b77d79d27c0d.png
2.4 镜像实例化报错：libnvidia-ml.so.1：file exist:unknown
先上图：
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/964742677b6cc4d460767485c0acd6bb.png
其时非常困惑，我的镜像能在Ubuntu系统的电脑上正常运行，但是放进wsl中就报错！！！于是找了一大圈方案，国内国外都找遍了，末了找到两篇有用的帖，链接附上
WSL Modulus Docker run error (libnvidia-ml.so.1: file exists: unknown.) - Modulus Physics-ML Model Framework / Technical Support (Modulus Only) - NVIDIA Developer Forumshttps://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://forums.developer.nvidia.com/t/wsl-modulus-docker-run-error-libnvidia-ml-so-1-file-exists-unknown/256058/2【docker创建容器的坑】WSL启动nvidia-docker镜像：报错libnvidia-ml.so.1- file exists- unknown_nvidia-container-cli: mount error: file creation f-CSDN博客https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/131416191大抵原因就是，wsl安装的Ubuntu和一般用的Ubuntu不一样，wsl中利用nvidia-docker(虽然)启动镜像会把宿主机的nvidia driver和cuda映射到容器里面，所以在启动之前会检测镜像里面是否有这些文件，如果镜像自身带有nvidia driver和cuda那么实例化容器就会报错，而一般用的Ubuntu中会对这些文件强行覆盖，不会报错。
于是参考了上面的做法，把相关的文件改为备份格式，大概删除：
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/ce3568785cfa459383e369a9b3affa69.png
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/538686cc2cac39c759cfc296d86ef7c0.png
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/9af309f590da7158c8eaaff11691bc40.png
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/7c07c0174532ea2c799e020f1da25073.png
背面想到既然Ubuntu系统会映射文件进去，其实直接删除也无大碍，等全部删除以后，果然，问题办理了。
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/26489192d72751d2de0095ab759512cb.png
https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/0c59beb0ab1813b2c9c3cdf95c5b50b4.png
2.5 关于wsl下Linux中的cuda
因为我是第一次做调用gpu工程的实例化，做了两次实验，一次是在wsl的Ubuntu2204中装了很多东西比如cuda，这是想尽量做到跟前面制作镜像的电脑环境同等，然而失败了，就是碰到2.4中的问题，注意到办理方法以后，我意识到这和用docker大概nvidia-container-toolkit无关，就是wsl下Ubuntu的问题，所以实验直接用docker desktop实例化，这里必要卸载Ubuntu中的docker：
ubuntu 完全干净的卸载docker_ubuntu卸载docker-CSDN博客https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://blog.csdn.net/Asdnwosai/article/details/129740498在安装docker desktop以后，做了2.4中的文件删除，可以实例化。
必要注意的是，如果你想在wsl的Ubuntu中实例化gpu镜像，要在Ubuntu中安装cuda，而且这个cuda是wsl版本的，链接附上
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerhttps://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/003a2ce7eb50c2e24a8c624c260c5930.pnghttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivehttps://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/1de75187dd6aa40b3116c61ca9789bc5.png
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