基于Docker配置多用户GPU环境（仅为个人备注）_nvidia docker 多人

Nvidia driver

https://zhuanlan.zhihu.com/p/115758882

timeshift

https://blog.csdn.net/lovely_yoshino/article/details/107288684
timeshift backup 1

CUDA 11.2

https://zhuanlan.zhihu.com/p/122286055

cudnn 8

https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81699769

timeshift backup 2

Anaconda 3

https://blog.csdn.net/qq_15192373/article/details/81091098

Pycharm

https://blog.csdn.net/qq_15192373/article/details/81091278
https://blog.csdn.net/qq_20515461/article/details/90745100

Install torch-gpu

https://blog.csdn.net/hello_dear_you/article/details/84677743
timeshift backup 3

issue:https://github.com/pytorch/pytorch/issues/51080
solution:conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch

Docker

https://blog.csdn.net/BigData_Mining/article/details/87868711
https://blog.csdn.net/hangvane123/article/details/88639279
timeshift backup 3
docker swarm install
使用Portainer的Agent模式管理DockerSwarm集群

#添加docker用户组
sudo groupadd docker
#将登陆用户加入到docker用户组中
sudo gpasswd -a $USER docker
#更新用户组
newgrp docker
#测试docker命令是否可以使用sudo正常使用
docker ps

中文输入法

先设置 系统语言为中文

Shipyard

https://www.fcwys.cc/archives/145.html

shipyard 操作
http://valleylord.github.io/post/201601-docker-shipyard/

GPU 共用

Weave 遠程桌面

https://blog.csdn.net/greenwoodp/article/details/104533384?spm=1001.2014.3001.5501
創建容器注意清華源與系統對應和基礎鏡像與cuda，ubuntu版本對應

https://blog.csdn.net/hangvane123/article/details/88639279
deepo

SSH 登錄不上（密碼正確）#號注釋去掉
PermitRootLogin yes #允许root用户ssh登录

Deepo

一體式的深度學習鏡像

容器內miniconda 安裝

https://www.jianshu.com/p/0511decff9f8

怎麼遠程jupyter, Vscode

jupyter 調試docker 內容器

vscode 找不到管道
设置系统环境变量和vscode sshPath

sudo nvidia-docker run -dit --restart=always -v /home/docker-common-dir:/home/common-dir -p6003:8888 --name=vm_wjm1 -h=LAB_WJM deepo-ssh:1.0 /home/startup.sh

SSH 路由器环境下外网访问

https://segmentfault.com/a/1190000012365747

新建项目

1.拉取镜像

docker pull image_name
1

2. 新建ubuntu容器
   新建ubuntu容器是为了能在jupyter 或vscode中远程调试，如果容器内有ubuntu系统则直接新建对应容器

nvidia-docker run -dit -v local-path:path-in-container  -p 10089:8889 -p 10022:22 --name=container-name -h=hostname-of-container image-name comand-line 

nvidia-docker run -dit -v $PWD:/data -p10089:8889 -p10022:22 --name=robosat_wjm_p2289 deepo-pytorch-ssh-jupyter:1.0 /home/startup.sh
-d:后端运行
-it:伪终端
--name:容器名称，双杠
1
2
3
4
5
6

3. 进入容器
   检查ssh 是否开启
   可 shipyard管理平台进入终端
   可docker exec container 命令

service ssh start
1

4. vscode 编程
   ssh root@ip -p 10022
   确定容器的系统，然后输入root用的密码
   文件-打开文件夹
   运行-终端（输入命令行）

git clones https://github.com/mapbox/robosat.git
1

安装依赖

cd robosat/
pip install -r requirements.txt
1
2

Could not find libspatialindex_c library file
apt install python3-rtree

pyproj.exceptions.CRSError: Invalid projection: esri:54009 +type=crs: (Internal Proj Error: proj_create: crs not found)
更新pyproj

训练
配置toml 文件

./rs train --model ./config/model-unet.toml --dataset …/dataset-building-weights.toml

RuntimeError: NCCL Error 2: unhandled system error
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=‘0’
设置单gpu，目前不知如何多显卡
保存为镜像 重新创建容器 设置可用的显卡
nvidia-docker run -dit -v $PWD:/data -p10089:8889 -p10022:22 --name=robosat_wjm -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0,1 robosat_eviron:1.0 /home/startup.sh
启动时停在“recovering journal”错误，画面不变后 ctr+alt+f1, 删除多余文件

Linux死机安全重启指令reisub

远程桌面

https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7642650.html
https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7560723.html

代码同步

github 与vscode 同步：https://www.cnblogs.com/pxuan/p/12536747.html
github建立仓库，
本地建目录，git init
git config --global user.email (user.name)
生成ssh key 放到github关联
ssh-keygen -t rsa -C “myname@mymail.com”
将本地仓库与github仓库关联
git remote add mycode git@github.com:myname/myrepo.git

然后将代码放到本地仓库目录中
先添加文件
git add -A
提交本地仓库
git commit -a
push 到github
git push --force mycode master

Gitlab

使用gitlab_docker 搭建本地仓库
docker下安装gitlab出现权限问题Permission denied (publickey)