Docke desktopr安装GPUStack详细教程
时间: 2025-02-25 16:19:26 浏览: 363
### Docker Desktop 上安装 GPU Stack 的详细教程
#### 准备工作
为了在 Docker Desktop 上成功部署 GPU 支持,需确认操作系统满足最低需求并已正确设置 WSL2 和 NVIDIA CUDA 工具链。
对于 Windows 用户而言,在开始之前应通过应用商店安装 Ubuntu 22.04 并完成基础配置[^3]。此外,还需确保已经更新至最新版本的 WSL2 及其内核组件。
#### 安装必要的驱动程序和支持软件
1. **NVIDIA 驱动**
- 访问[NVIDIA官方网站](https://www.nvidia.com/)获取适用于当前显卡型号的最新版驱动。
2. **CUDA Toolkit**
- 下载对应操作系统的 CUDA Toolkit 版本,并遵循官方文档中的指导完成安装过程。
3. **Docker Desktop 设置**
- 启用实验性功能以获得更好的兼容性和性能优化选项。
- 进入 `Settings` -> `Resources` -> `WSL Integration` 页面勾选启用集成复选框。
- 在同一界面下找到 `Enable integration with my default WSL distro` 开关将其开启以便后续步骤顺利进行。
#### 构建支持 GPU 加速的应用镜像
创建一个新的 Dockerfile 文件用于定义容器化应用程序所需的所有依赖关系:
```dockerfile
FROM nvidia/cuda:11.7.0-base-ubuntu22.04
RUN apt-get update && \
DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y --no-install-recommends \
build-essential \
cmake \
git \
wget \
vim \
openssh-server \
python3-pip \
ca-certificates \
libglib2.0-0 \
libsm6 \
libxext6 \
libxrender-dev
WORKDIR /workspace
COPY . .
CMD ["bash"]
```
此示例选择了由 NVIDIA 维护的基础映像来构建自定义环境,其中包含了经过验证的安全性和稳定性保障措施[^2]。
#### 测试 GPU 功能正常运作
最后一步是在新环境中测试 GPU 是否能够被识别以及能否正常使用。可以利用简单的 Python 脚本来实现这一点:
```python
import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))
```
如果一切无误,则会显示可用 GPU 数量;反之则可能需要回溯上述流程排查潜在问题所在。
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