1. docker仓库拉取不了，可以参考：https://www.cnblogs.com/wzzkaifa/p/19041828

一键配置 Docker Daemon

将所有可用镜像源一次性写入 /etc/docker/daemon.json，Docker 会按顺序依次尝试：

sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<
'EOF'
{
"registry-mirrors": [
"https://docker.1panel.live",
"https://docker.1ms.run",
"https://dytt.online",
"https://docker-0.unsee.tech",
"https://lispy.org",
"https://docker.xiaogenban1993.com",
"https://666860.xyz",
"https://hub.rat.dev",
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://demo.52013120.xyz",
"https://proxy.vvvv.ee",
"https://registry.cyou",
"https://mirror.ccs.tencentyun.com",
"https://<your_code>.mirror.aliyuncs.com"
  ]
  }
  EOF
  sudo systemctl daemon-reload
  sudo systemctl restart docker

2. 然后拉取仓库：docker pull hccz95/mattersim:duet

3. 如果想在别的系统安装该仓库，则先把该仓库保存为.tar文件：

docker save -o mattersim_duet.tar hccz95/mattersim:duet

4. 在需要安装仓库的系统安装该仓库：

sudo docker load -i mattersim_duet.tar

5. 在 Docker 中使用 GPU 的方法

https://blog.csdn.net/weixin_43920940/article/details/155749514

参考上面的网站即可。

安装 NVIDIA Container Toolkit
确保宿主机已安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA 工具包。 NVIDIA Container Toolkit 的仓库并安装：

(1) 从GitHub地址上下载 deb文件，然后离线装一下软件
NVIDIA Container Toolkit deb文件所在路径：https://github.com/NVIDIA/libnvidia-container/tree/gh-pages/stable/deb/amd64/
需要下载的几个文件名称：

    libnvidia-container1_1.18.0-1_amd64.deb
    libnvidia-container-tools_1.18.0-1_amd64.deb
    nvidia-container-toolkit-base_1.18.0-1_amd64.deb
    nvidia-container-toolkit_1.18.0-1_amd64.deb

(2) 文件按顺序装，前面的文件是依赖，最后是正常装上了。

 sudo dpkg -i libnvidia-container1_1.18.0-1_amd64.deb
 sudo dpkg -i libnvidia-container-tools_1.18.0-1_amd64.deb
 sudo dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.18.0-1_amd64.deb
 sudo dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.18.0-1_amd64.deb

(3) 修复可能缺失的系统依赖（可选）
某些基础依赖（如 libseccomp2）可能未安装，用以下命令自动修复：

sudo apt --fix-broken install -y

(4) 查看NVIDIA Container Toolkit的版本以验证是否安装成功

nvidia-ctk --version

(5) 设置Docker默认使用NVIDIA runtime

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
 

 复现结果：

(base) wh@wh-Vostro-3671:~$ nvidia-ctk --version
NVIDIA Container Toolkit CLI version 1.18.0
commit: f8daa5e26de9fd7eb79259040b6dd5a52060048c
(base) wh@wh-Vostro-3671:~$ sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
[sudo] wh 的密码： 
INFO[0000] Config file does not exist; using empty config 
INFO[0000] Wrote updated config to /etc/docker/daemon.json 
INFO[0000] It is recommended that docker daemon be restarted. 

（6） 重载Docker守护进程配置 + 重启Docker（必须两步都做，让配置生效）

sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker

（7） 验证配置是否成功（可选，但建议执行，心里有底）

docker info | grep -i nvidia

（8）配置完成后，你原来的 docker run 命令完全不用改，直接执行即可成功启动容器，GPU 调用正常：

docker run -it \ -v /dev/shm:/dev/shm \ -v ./DUET_datasets:/root/mount/VLN-DUET/datasets \ --gpus all \ hccz95/mattersim:duet bash

复现结果：

(base) wh@wh-Vostro-3671:~$ sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
(base) wh@wh-Vostro-3671:~$ docker info | grep -i nvidia
  cdi: nvidia.com/gpu=0
  cdi: nvidia.com/gpu=GPU-0c364690-a2a1-58b5-a422-febb92a486f7
  cdi: nvidia.com/gpu=all
 Runtimes: io.containerd.runc.v2 nvidia runc
(base) wh@wh-Vostro-3671:~$ docker run -it \
-v /dev/shm:/dev/shm \
-v ./DUET_datasets:/root/mount/VLN-DUET/datasets \
--gpus all \
hccz95/mattersim:duet bash
(base) root@e3c1d27cf0d2:~/mount/VLN-DUET#