构建docker环境能够运行自己的GPU服务，能够极快适应不同宿主机的GPU型号、操作系统和驱动。linux版本、nvidia驱动、cuda、cudnn，docker+conda安装深度学习环境

针对深度学习模型配置环境不方便的问题，通常会在K8s集群上采用docker方式运行深度学习相关的服务，由于GPU型号的换代以及nvidia驱动、cuda版本的升级，快速构建一个能够让自己深度学习模型或服务跑起来的docker镜像，能够提升生产效率。文中附有nvidia驱动、cuda、cudnn的版本依赖文档，便于查看资料。

本文介绍比较简单无脑的方式，利于新手上路。同时帮助在校学生能够快速构建镜像，利用学校的K8s集群开始自己的深度学习之旅。

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1、前置准备

（1）需要安装好docker和nvidia-docker（如果需要使用GPU设备的话）

（2）熟悉一下dockerhub的网站和资源，注册一个账号

（3）需要了解一下深度学习环境配置的一些依赖关系。最重要的：

1）linux版本与nvidia驱动的版本依赖

2）nvidia驱动 与 cuda版本之间的依赖，cuda版本与cudnn版本之间的依赖

   cuda官方文档中的依赖说明，可见链接：   Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation

   在不同版本的cuda文档中，可以查看linux内核版本和一些系统组件版本的对应关系。可选择相应cuda版本文档，链接和图以cuda11.5为例：Installation Guide Linux :: CUDA Toolkit Documentation

3）深度学习框架（如tensorflow、pytorch、paddle）版本 与 cuda、cudnn版本之间的依赖

   pytorch安装环境依赖：         https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

   tensorflow安装环境依赖：     从源代码构建  |  TensorFlow

   paddle安装环境依赖：          开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台

若以上链接失效，可在评论区留言，有时间的话会更新。

如果自己从头安装，安装顺序：nvidia驱动-cuda&cudnn-深度学习框架，cuda和cudnn可以装宿主机也可以装conda的虚拟环境中。

然而，实际学习和工作的过程中，希望复现人家开源的代码或者使用开源提供的模型，就需要考虑3）里面的内容了。一般来说如果采用docker，平台的宿主机内核与驱动能够支持想用cuda版本。

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2、简易制作镜像的思路

采用dockerhub中已经装好nvidia驱动、cuda、cudnn、conda（minconda）的镜像源为基础镜像，然后通过conda构建虚拟环境可以创建虚拟环境，构建其他cuda、cudnn版本，以适应不同的深度学习框架版本的依赖。

注意：这样做能够快速上手构建镜像，但是如果你觉得用别人的base镜像不保险的话，可自行构建一个nvidia驱动、cuda、cudnn、conda（minconda）的镜像

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3、采用dockerhub中较好的base镜像

文本在这里推荐dockerhub上面 gpuci/miniconda-cuda 的镜像作为base镜像，这里有各种版本的linux系统版本和cuda版本构建的基础镜像，并且已经安装好miniconda工具。

docker pull 镜像地址

4、拉取base镜像构建自己的环境

（1）通过docker pull 获取和自己操作系统和基础cuda版本相适应的镜像

（2）docker images 查询镜像ID

（3）通过镜像构建容器：

1）nvidia-docker run -it 镜像ID

2）或者nvidia-docker run -it -v 宿主机文件夹:容器中的文件夹 镜像ID

1.  
   1 显示镜像列表
2.  
   docker images
3.  
    
4.  
   2 通过镜像生成容器
5.  
   docker run -it image_id
6.  
   nvidia-docker run -it image_id
7.  
    
8.  
   3 通过镜像生成容器，并将宿主机目录挂载到容器目录中
9.  
   docker run -it -v 宿主机文件夹:容器中的文件夹 image_id
10.  
    nvidia-docker run -it image_id

（4）在容器中创建新的conda环境，并在环境中构建自己想要的深度学习框架版本和相应的cuda、cudnn版本。可以通过conda search cuda、 conda search cudnn查询conda源目前支持的版本。

1.  
   conda search cuda
2.  
   conda search cudnn

5、容器生成镜像

可以通过docker ps -a 查询在运行的容器ID。

通过docker commit 容器ID tag（你想给新的镜像取的名字）

可以通过 docker tag 镜像ID tag 给镜像打上自己想取得名字

通过docker push可以上传到自己的dockerhub上面

1.  
   1 显示docker容器状态
2.  
   docker ps -a
3.  
    
4.  
   2 容器生成新的镜像，container_id是容器ID tag是自己修改的镜像名字
5.  
   docker commit container_id tag
6.  
    
7.  
   3 修改镜像名字 tagname是修改后的名字
8.  
   docker tag container_id tag tagname
9.  
    
10.  
    4 将做好的镜像上传自己的dockerhub
11.  
    docker push dockerhub中的镜像名

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