利用Docker建立多使用者深度學習伺服器(一)主機環境建置

因為研究室的需要,這次要建立的伺服器用途是讓多人可以連上伺服器的遠端桌面,並利用顯示卡執行深度學習的程式,為了讓環境獨立且管理方便,使用Docker建立伺服器。

遠端桌面套件使用VNC,再利用noVNC便可直接從瀏覽器登入

深度學習的套件包含Tensorflow、Theano、Keras、Caffe、Torch

其它套件:OpenCV

為了讓Docker可以直接使用GPU,將安裝nvidia-docker

主機環境建置:

作業系統: Ubuntu server 14.04

一、安裝顯示卡驅動程式:

到NVIDIA官網尋找符合顯示卡型號的驅動程式下載連結

貼在wget後面

wget http://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/375.66/NVIDIA-Linux-x86_64-375.66.run
改變檔案執行權限
chmod a+x YOUR_DRIVER_FILE_NAME

安裝顯示卡驅動程式

sudo ./YOUR_DRIVER_FILE_NAME

之後在選擇xorg的地方要選no

安裝好之後可以在終端機內打

nvidia-smi

如果出現顯示卡目前的狀態就代表成功了!

二、安裝Docker:

在Docker官網上有安裝教學,以下步驟來自官網:

因為Host是Ubuntu 14.04 建議要安裝額外的套件,如果不是可以跳過:

sudo apt-get install \
    linux-image-extra-$(uname -r) \
    linux-image-extra-virtual

安裝相關套件讓apt可以透過https使用套件庫

sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    software-properties-common

加入Docker官方的GPG金鑰

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

可以開始安裝Docker了

sudo apt-get update && sudo apt-get install docker-ce

測試Docker是否安裝成功

sudo docker run hello-world

如果出現下面這個畫面就代表成功囉!

Screen Shot 2017-05-31 at 22.15.05

三、安裝NVIDIA-Docker:

下載 nvidia-docker

wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb

安裝 nvidia-docker

sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb

測試使否安裝成功

sudo nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi

如果出現顯示卡目前的狀態就代表成功了!

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