ye@ye-virtual-machine:~/Desktop$ cd ye@ye-virtual-machine:~$ sudo systemctl start docker [sudo] password for ye: Sorry, try again. [sudo] password for ye: Sorry, try again. [sudo] password for ye: ye@ye-virtual-machine:~$ sudo docker run hello-world Unable to find image 'hello-world:latest' locally docker: Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/": context deadline exceeded Run 'docker run --help' for more information ye@ye-virtual-machine:~$ sudo systemctl restart docker ye@ye-virtual-machine:~$ aem -h Usage: /usr/bin/aem <subcommand> [...args] Subcommands: version Show aem version create|start Create and start a new environment remove Remove and stop an existing environment list List all available environments enter Enter an environment exec Execute a command in an environment help Show this help message bootstrap Launch dreamview and monitor profile Manage profiles ye@ye-virtual-machine:~$ cd application-core ye@ye-virtual-machine:~/application-core$ aem start [WARN ] 2025-03-18 08:29:04 apollo environment `10.0.0_pkg' already exists, enter directly. Or you can use flag `--force' to recreate it. [ye@in-dev-docker:/apollo_workspace]$ buildtool build -p core /usr/bin/buildtool:36: DeprecationWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html from pkg_resources import parse_version [buildtool] 2025-03-18 08:30:23 INFO Download the latest package index to construct a local database... [buildtool] 2025-03-18 08:30:27 INFO update repo apollo-tools [buildtool] 2025-03-18 08:30:28 INFO update repo apollo-core-jammy [buildtool] 2025-03-18 08:30:28 INFO update repo apollo-core [buildtool] 2025-03-18 08:30:30 WARNING Gpu is not available, using cpu instead [buildtool] 2025-03-18 08:30:30 INFO Reconfigure apollo enviroment setup [buildtool] 2025-03-18 08:30:44 INFO Analyz

<think>好的，我需要解决用户提到的两个问题：Docker启动失败的错误“context deadline exceeded”以及Apollo构建工具在没有GPU的情况下使用CPU的问题。首先，我应该分别分析这两个问题的原因，然后给出解决方案。 关于Docker的“context deadline exceeded”错误，这可能与Docker守护进程的响应超时有关。常见的原因包括资源不足、网络问题或配置错误。用户之前提到的“Could not attach to network”错误，可能与网络权限有关，比如网络不是手动可附加的。这时候需要检查Docker网络的配置，确保`attachable`属性设置为true。另外，Docker守护进程的状态和日志也很重要，可能需要重启Docker服务或查看日志排查更深层次的问题。 然后是Apollo构建工具在没有GPU时使用CPU的问题。Apollo通常依赖GPU进行某些计算，但如果没有GPU，可能需要修改构建配置，禁用GPU相关的模块，或者调整依赖库以使用CPU版本。例如，在构建时添加特定的参数，如`--config=cpu`，或者修改构建脚本中的环境变量，如`USE_GPU=0`。此外，检查是否安装了必要的CPU版本的库，比如CPU版的TensorFlow，确保项目配置正确指向这些库。 现在需要将这些问题分步骤详细说明，确保用户能逐步操作。同时，要引用用户提供的两个引用，说明网络权限的问题和启动失败的原因。最后生成相关问题，帮助用户进一步排查可能的相关问题。 需要注意使用中文回答，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，但当前问题可能不涉及数学公式，所以可能不需要。但如果有涉及性能分析或其他计算，可能需要用LaTeX表达。不过根据用户的问题，可能更多是操作步骤和配置，所以可能暂时不需要数学公式。不过要确保结构清晰，分点回答。 最后，生成的相关问题需要围绕Docker错误和Apollo CPU使用展开，比如如何调整Docker配置、如何排查资源问题、Apollo的CPU模式配置细节等。</think>### Docker启动错误与Apollo CPU模式解决方案 #### 一、Docker "context deadline exceeded" 错误分析 1. **基本排查步骤** - **检查Docker服务状态**：确保Docker守护进程正常运行 ```bash systemctl status docker ``` - **查看容器日志**：通过`docker logs <容器ID>`获取详细错误信息 - **资源监控**：使用`docker stats`检查CPU/内存占用是否超限[^2] 2. **网络附加失败专项处理** - **修改网络可附加属性** ```bash docker network inspect <网络名称> # 查看现有配置 docker network rm <网络名称> docker network create --attachable <网络名称> ``` - **权限验证**：确保执行用户具有`docker.sock`访问权限 ```bash ls -l /var/run/docker.sock ``` 3. **超时问题深度处理** - **调整守护进程配置**（`/etc/docker/daemon.json`） ```json { "max-concurrent-downloads": 2, "storage-driver": "overlay2" } ``` - **内核参数调优** ```bash sysctl -w vm.max_map_count=262144 ``` #### 二、Apollo构建工具CPU模式配置 1. **GPU依赖解除方法** - **构建参数指定CPU模式** ```bash ./apollo.sh build --config=cpu ``` - **环境变量覆盖**（在构建前设置） ```bash export USE_GPU=0 ``` 2. **依赖库适配调整** - **修改`third_party`配置** 编辑`apollo/third_party/BUILD`文件： ```python cc_library( name = "cuda", enable_gpu = False # 显式禁用 ) ``` - **安装CPU版深度学习框架** ```bash pip install tensorflow-cpu==2.6.0 ``` 3. **运行时验证** - **检查设备日志** ```bash cat /apollo/data/log/system.log | grep 'Hardware' ``` - **性能监控** ```bash top -p $(pgrep -f "mainboard") ``` ### 引用说明 [^1]: 网络附加错误与Docker Swarm服务创建方式直接相关，手动创建网络时必须显式声明`--attachable`参数 [^2]: 资源限制导致的启动失败可通过调整cgroup配置缓解，建议保留20%的系统资源余量