安装 NVIDIA Container Runtime(含离线安装)

由于我要离线安装,所以我在联网状态下按照离线方式进行的安装,但下载是联网状态。

第一步:在联网状态下下载所需.deb包(在ubuntu 22.04.5上运行)

1. 添加 NVIDIA 仓库(仅用于下载,不安装)

设置 distribution 变量

distribution=(. /etc/os-release;echo ID$VERSION_ID)

添加 GPG 密钥 curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg

添加正确的仓库(使用通用 deb 路径)

echo "deb signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/amd64 /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

sudo apt update

2. 创建一个目录用于存放 .deb 文件

mkdir -p ~/nvidia-offline && cd ~/nvidia-offline

3. 下载 nvidia-container-toolkit 及其所有依赖(不安装)

apt download $(apt-cache depends --recurse --no-recommends --no-suggests --no-conflicts --no-breaks --no-replaces --no-enhances nvidia-container-toolkit | grep "^\w" | sort -u)

4. (可选)同时下载 GPG 公钥文件

cp /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg ./

5. 打包

tar -czvf nvidia-container-toolkit-offline.tar.gz *.deb nvidia-container-toolkit-keyring.gpg

第二步:将文件拷贝到离线 WSL2 环境

  • nvidia-container-toolkit-offline.tar.gz 拷贝到 Windows 主机(例如 C:\offline\
  • 在 WSL2 中访问:/mnt/c/offline/
  • 解压:

mkdir -p ~/nvidia-offline

tar -xzvf /mnt/c/offline/nvidia-container-toolkit-offline.tar.gz -C ~/nvidia-offline

cd ~/nvidia-offline

第三步:在离线 Ubuntu (WSL2) 中安装

1. 安装 GPG 密钥(用于验证,虽离线但保持配置一致)

sudo cp nvidia-container-toolkit-keyring.gpg /usr/share/keyrings/

2. 安装所有 .deb 包(注意顺序:依赖先装)

sudo dpkg -i *.deb

如果提示依赖错误(因为顺序问题),运行:

sudo apt-get install -f

第四步:配置 Docker runtime

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

第五步:重启 Docker

之前我启用了systemd,就是添加到wsl.conf文件那个,所以:

sudo systemctl restart docker #看到 active (running)

第六步:离线测试

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

这里报错了,显示:

Unable to find image 'nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04' locally

解决方案:

1.将 cuda-12.4-base.tar 拷贝到你的离线 WSL2 机器

例如放在 Windows 的 C:\offline\cuda-12.4-base.tar,则在 WSL2 中路径为:

/mnt/c/offline/cuda-12.4-base.tar

2.在离线 WSL2 中加载镜像:

docker load -i /mnt/c/offline/cuda-12.4-base.tar

#输出类似于:Loaded image: nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04

再次运行测试命令!!!

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

成功显示 GPU 信息!!!!跟用nvidia-smi的一样

相关推荐
半个落月12 小时前
LLM如何预测下一个Token?一文拆解Transformer核心流程
人工智能
触底反弹12 小时前
🔥 2026 年爆火的 Harness Engineering 到底是什么?从原理到实战一文讲透
javascript·人工智能·程序员
user44651179179112 小时前
源码深读 XAgent:6 个 Agent 怎么分工?工具失败不崩、死循环怎么防?
人工智能
魏祖潇12 小时前
SDD 完整指南——Spec 端打底、Story 端交付、留白区
人工智能·后端
常丛丛12 小时前
5.9 式输出:实时查看 LangGraph Agent 思考过程
人工智能
Token炼金师12 小时前
从节点图到低秩矩阵:ComfyUI 推理引擎与 LoRA 适配机制拆解
人工智能·aigc
武子康12 小时前
调查研究-210 Netflix 用 AI 复刻 Gene Wilder 的声音:语音克隆的下半场,不是模型,而是权利
人工智能·aigc·openai
Quz12 小时前
在 Obsidian 中嵌入 Claude Code 的实践记录
人工智能·claude
雪隐13 小时前
个人电脑玩AI-10让5060 Ti给你打工——部署 Odysseus:终于有个能打的"AI管家"了
人工智能·后端
武子康13 小时前
调查研究-209 Apptronik Robot Park 深度解析:人形机器人竞争,开始拼“真实世界数据工厂“
人工智能·google·llm