使用docker AI镜像可以避免繁琐的AI环境安装配置过程，下面是具体操作流程。

docker安装

更新软件包列表

sudo apt update

安装Docker所需依赖包。

sudo apt-get -y install ca-certificates curl

创建/etc/apt/keyrings目录，并下载Docker的官方GPG密钥到该目录。

Ubuntu 18/22/20Debian 11/12

sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc

将Docker仓库添加到系统的软件源列表。

Ubuntu 18/22/20

echo
“deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu
KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '&' at position 20: …etc/os-release &̲& echo "VERSION_CODENAME”) stable" |
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

更新软件包列表。

sudo apt update

安装Docker。

sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

查看docker版本信息。

docker -v

启动Docker守护进程并设置开机自启动。

执行以下命令，启动Docker服务，并设置开机自启动。

sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

执行以下命令，查看Docker是否启动。

sudo systemctl status docker

实现GPU支持

官方文档：https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html

Installing with Apt，Configure the production repository:

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | sed ‘s#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g’ | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

sudo apt-get update

Install the NVIDIA Container Toolkit packages:

sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

Configuring Docker
Configure the container runtime by using the nvidia-ctk command:

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

The nvidia-ctk command modifies the /etc/docker/daemon.json file on the host. The file is updated so that Docker can use the NVIDIA Container Runtime.

Restart the Docker daemon:

sudo systemctl restart docker

测试镜像

docker run -ti --gpus all --rm ac2-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ac2/pytorch:2.2.0.1-3.2304-cu121
执行：
pip3 list
python3
import torch
torch.cuda.is_available()

离线安装nvidia container的软件：
https://mirrors.aliyun.com/github/releases/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/v1.18.1/?spm=a2c6h.25603864.0.0.663a1c5eXgWDuK

国内可用的AI开发环境镜像：

https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/instances/artifact
该页面下的制品中心

免费答疑机器人

安装过程中遇到问题可以咨询制品中心右下角的AI助理：