linux离线安装docker及nvidia-container-toolkit

<think>好的，用户需要的是在Linux环境下离线安装Docker和NVIDIA Container Toolkit的指南。首先，我得确认离线安装的具体步骤，因为通常这些工具需要在线下载依赖包，但用户可能没有网络连接。 首先处理Docker的离线安装。通常，Docker的安装需要添加仓库，然后使用apt或yum安装，但离线情况下需要先在有网络的机器上下载所有依赖包。用户可能需要下载.deb或.rpm文件，然后传输到目标机器安装。我需要确定Docker的离线包如何获取，比如从官方下载地址或者镜像站点。另外，还要考虑系统架构和版本，比如Ubuntu、CentOS的不同处理方式。 然后是NVIDIA Container Toolkit的离线安装。根据引用中的信息，NVIDIA Container Toolkit的安装通常需要添加仓库和apt安装，但离线情况下同样需要下载所有相关的包。可能需要先下载nvidia-container-toolkit的.deb文件及其依赖，比如libnvidia-container等。此外，还需要配置daemon.json，这部分和在线安装类似，但需要确保所有步骤都能离线完成。 接下来，用户可能需要设置Docker的存储库，即使离线，也需要手动创建repo文件。不过，如果完全离线，可能直接安装下载好的包即可，不需要配置仓库源。需要分步骤说明如何下载、传输和安装这些包。 还要注意安装后的配置步骤，比如将用户加入docker组，验证安装是否成功，以及测试NVIDIA Container Toolkit是否正常工作。这部分可能需要运行nvidia-smi命令，但离线环境下需要确保CUDA基础镜像已经提前下载并导入到Docker中。或者用户可能需要自己构建一个离线镜像。 另外，用户可能遇到的问题包括依赖项缺失、版本不兼容、服务启动失败等，需要给出常见问题的解决方法，比如检查依赖、确认包版本、手动启动服务等。 最后，生成相关问题时要围绕离线安装可能遇到的扩展问题，比如如何更新、处理依赖、创建本地仓库等，帮助用户进一步解决问题。</think>### Linux环境下Docker与NVIDIA Container Toolkit离线安装指南 #### 一、Docker离线安装步骤 1. **下载离线包** 在有网络的机器上执行以下操作： ```bash # 下载docker-ce及相关依赖 apt-get download docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin ``` 生成的`.deb`文件将保存在当前目录，需复制到目标机器。 *注意：需根据系统架构（amd64/arm64）选择对应版本* 2. **安装Docker** 在目标机器执行： ```bash sudo dpkg -i *.deb sudo systemctl enable docker ``` 3. **验证安装** ```bash sudo docker run hello-world ``` #### 二、NVIDIA Container Toolkit离线安装 1. **下载离线组件** 从[NVIDIA Container Toolkit镜像仓库](https://gitcode.com/gh_mirrors/nv/nvidia-container-toolkit)[^2]获取以下组件： - libnvidia-container - nvidia-container-toolkit - nvidia-container-runtime 2. **手动安装（以Ubuntu为例）** ```bash # 按顺序安装依赖 sudo dpkg -i libnvidia-container*.deb sudo dpkg -i nvidia-container-toolkit*.deb ``` 3. **配置Docker** ```bash sudo tee /etc/docker/daemon.json <<EOF { "runtimes": { "nvidia": { "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } } } EOF sudo systemctl restart docker ``` #### 三、离线验证GPU支持 ```bash # 需提前下载CUDA基础镜像并导入 sudo docker load -i cuda11.0-base.tar sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi ``` #### 常见问题处理 - **依赖缺失错误**：使用`apt-get download`补全缺少的依赖包 - **版本冲突**：通过`dpkg -l | grep nvidia`检查已安装版本 - **服务启动失败**：执行`journalctl -u docker.service`查看日志