利用docker部署深度学习环境摆脱操作系统版本限制与cuda版本限制

利用docker部署深度学习环境摆脱操作系统版本限制与cuda版本限制

利用docker部署深度学习环境摆脱操作系统版本限制与cuda版本限制

文章背景描述：
近期公司想给客户部署OCR文本识别项目，项目用到了tensorflow1.13，可支持该框架版本的cuda得低于10.2，但是客户要求的操作系统版本是Ubuntu22.04，NVIDIA官方不提供针对于Ubuntu22.04的cuda10.2，出现这种限制真的非常恶心，并且全程要求进行 离线部署。
针对此问题考虑到使用docker进行部署

大体思路如下：
1、客户安装操作系统是Ubuntu22.04，利用docker拉取Ubuntu18.04精简版镜像
2、离线下载是宿主机适配的NVIDIA驱动离线包、docker离线包、nvidia docker离线包、gcc离线包（也可以使用联网安装）、项目所需要的对应版本的cuda安装包、cudnn安装包

步骤一：
1、在宿主机安装gcc包，完毕后查看版本，验证是否安装成功
2、在宿主机安装了gcc包的前提下，安装NVIDIA驱动（不安装gcc会安装报错）
步骤二：
1、安装docker
2、安装nvidia docker，验证是否安装成功
3、拉取Ubuntu18.04官方镜像，创建容器，在创建容器时，需要传入相应的参数，以下为例：

docker run -it -d --gpus all -p 8081:8080  --name googosoft_ocr -v /home/googosoft/docker_file:/home/googosoft/docker_file 3941d3b032a8 /bin/bash

上述语句中，必须加上**–gpus参数，否则容器无法调用宿主机的GPU**
4、进入到创建的容器内，必须再次安装gcc，否在以下步骤会报错
安装过程中如果报错，可能是镜像源问题建议更换网易镜像源

apt install build-essential
gcc --version

镜像源：注意，我的Ubuntu是18.04版本，各个版本的镜像源不相同，需要根本实际查询修改
主要是一下连接中"bionic "参数位置需要调整，建议查询下

deb / bionic main restricted universe multiverse
deb / bionic-security main restricted universe multiverse
deb / bionic-updates main restricted universe multiverse
deb / bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb / bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src / bionic main restricted universe multiverse
deb-src / bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src / bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src / bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src / bionic-backports main restricted universe multiverse

5、在容器内安装与宿主机相同版本的nvidia驱动

5、安装项目所需要的cuda（在安装过程中不要安装程序提示需要安装的英伟达驱动，选择no）与cudnn该步骤与常规流程一样
之后的流程基本与常规流程一样，可以没有束缚的放纵自己玩耍了