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docker 环境离线二进制安装下载二进制包解压.tgz包迁移文件到/usr/bin/目录下启动docker手动启动dockersystemctl启动dockerdocker.servicedocker.socketcontainerd.service设置开机重启启动docker服务
离线安装nvidia-docker（docker容器内部使用GPU资源）rpm源安装离线软件包deb源安装离线软件包修改daemon文件，指定docker runtime配置测试nvidia-container-runtime测试nvidia-container-runtime是否安装成功测试nvidia-container-runtime运行状态
docker设置默认runtime关闭当前运行dockerd进程重启dockerd并指定runtime修改docker.service配置文件（systemctl）
docker 环境离线二进制安装
docker 二进制包下载位置
下载二进制包
在无法联网的环境中安装软件包，我们无法依赖于现成的包管理工具，只能通过一个一个的下载包的方式来进行软件的下载安装，但这样操作难免会遇到依赖问题，复杂的依赖问题会严重的影响我们环境的下载。所以可以通过下载二进制可执行文件的方式来避免下载依赖的问题。 在 https://download.docker.com/linux/ 路径下选择static目录而不是其他Linux发行版来选择下载的包。根据系统CPU架构和docker版本选择相应的tgz压缩包。 docker下载位置包括docker-${version}.tgz和docker-rootless-extras-${version}.tgz两种版本的docker二进制文件压缩包。其他rootless-extras版本是为解决docker使用root身份存在的运行安全风险提出的rootless mode方案，目的是让dockerd守护进程以非root身份运行，根据需要选择对应版本。 解压.tgz包解压.tgz压缩包： tar -xzvf docker-xxx.tgz添加可执行权限：（若是从其他系统上传到linux，可能会导致文件的权限信息更改，需要给相关文件添加权限以保证文件执行权限正常） chmod +x docker/* 迁移文件到/usr/bin/目录下/usr/bin/目录是Linux用户可执行文件存放位置，将可执行文件存储在该路径下，在任意位置都可调用可执行脚本，否则就只能在当前路径下调用可执行脚本 cp -p docker/* /usr/bin/ 启动docker将docker/*等可执行文件迁移到/usr/bin目录下，理论上在任意位置都可直接调用docker命令。但此时所谓的docker只是个空壳子，docker实际上分为客户端和服务端，docker命令本质上是一个客户端调用器，调用docker命令，向docker引擎发送信号，由服务端dockerd引擎来具体执行docker容器的操作，所以我们需要在后台启动dockerd和containerd服务。 dockerd是docker用来管理容器的守护进程。 containerd是从docker中剥离的容器虚拟化技术，docker对容器的管理和操作基本都是通过containerd完成的 手动启动docker由于二进制文件不是直接通过包管理工具安装的，所以不会被systemctl进行管理。 通过手动启动docker引擎，而不是由systemctl来管理，操作简单，不容易出错，但缺点是每次主机重启都需要手动启动引擎。 nohup dockerd & nohup containerd & systemctl启动docker若觉得每次主机重启都需要手动启动docker引擎的操作麻烦，可以添加配置文件，通过systemctl来管理docker引擎。 systemctl docker配置文件： /usr/lib/systemd/system/docker.service/usr/lib/systemd/system/docker.socket/usr/lib/systemd/system/containerd.service docker.service/usr/lib/systemd/system/docker.service [Unit] Description=Docker Application Container Engine Documentation=https://docs.docker.com After=network-online.target firewalld.service containerd.service Wants=network-online.target Requires=docker.socket containerd.service [Service] Type=notify # the default is not to use systemd for cgroups because the delegate issues still # exists and systemd currently does not support the cgroup feature set required # for containers run by docker ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// --containerd=/run/containerd/containerd.sock ExecReload=/bin/kill -s HUP $MAINPID TimeoutSec=0 RestartSec=2 Restart=always # Note that StartLimit* options were moved from "Service" to "Unit" in systemd 229. # Both the old, and new location are accepted by systemd 229 and up, so using the old location # to make them work for either version of systemd. StartLimitBurst=3 # Note that StartLimitInterval was renamed to StartLimitIntervalSec in systemd 230. # Both the old, and new name are accepted by systemd 230 and up, so using the old name to make # this option work for either version of systemd. StartLimitInterval=60s # Having non-zero Limit*s causes performance problems due to accounting overhead # in the kernel. We recommend using cgroups to do container-local accounting. LimitNOFILE=infinity LimitNPROC=infinity LimitCORE=infinity # Comment TasksMax if your systemd version does not support it. # Only systemd 226 and above support this option. TasksMax=infinity # set delegate yes so that systemd does not reset the cgroups of docker containers Delegate=yes # kill only the docker process, not all processes in the cgroup KillMode=process OOMScoreAdjust=-500 [Install] WantedBy=multi-user.target docker.socket/usr/lib/systemd/system/docker.socket [Unit] Description=Docker Socket for the API [Socket] ListenStream=/var/run/docker.sock SocketMode=0660 SocketUser=root SocketGroup=docker [Install] WantedBy=sockets.target containerd.service/usr/lib/systemd/system/containerd.service [Unit] Description=containerd container runtime Documentation=https://containerd.io After=network.target local-fs.target [Service] ExecStartPre=-/sbin/modprobe overlay ExecStart=/usr/bin/containerd Type=notify Delegate=yes KillMode=process Restart=always RestartSec=5 # Having non-zero Limit*s causes performance problems due to accounting overhead # in the kernel. We recommend using cgroups to do container-local accounting. LimitNPROC=infinity LimitCORE=infinity LimitNOFILE=1048576 # Comment TasksMax if your systemd version does not supports it. # Only systemd 226 and above support this version. TasksMax=infinity OOMScoreAdjust=-999 [Install] WantedBy=multi-user.target 设置开机重启 systemctl enable docker.service 启动docker服务 systemctl start docker.service 离线安装nvidia-docker（docker容器内部使用GPU资源） Docker GPU Supportlibnvidia-container（软件包下载地址）
libnvidia-container核心包包括： libnvidia-container-devellibnvidia-container-staticlibnvidia-container-toolslibnvidia-container1nvidia-container-runtimenvidia-container-toolkitnvidia-docker2根据自己的系统环境和CPU架构来选择合适的软件包进行下载。 rpm源安装离线软件包 rpm -Uvh *.rpm --nodeps --forcerpm文件调用以上命令强制安装当前路径下的所有离线.rpm软件包。 deb源安装离线软件包 dpkg -i --force-overwrite *.debdeb文件通过以上命令强制安装当前路径下的所有离线.deb软件包。 修改daemon文件，指定docker runtime配置修改配置/etc/docker/daemon.json { "default-runtime": "nvidia", "runtimes": { "nvidia": { "path": "nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } } } 测试nvidia-container-runtime 测试nvidia-container-runtime是否安装成功 nvidia-container-runtime -v调用以上命令，显示runc等信息，即表示nvidia-container-runtime插件已完成安装。 测试nvidia-container-runtime运行状态 docker run --rm --runtime=nvidia nvidia/cuda nvidia-smi调用以上命令，运行一个容器，在容器内部调用nvidia-smi命令，查看容器是否正常运行。若报错详细检查是否缺少相关依赖库。 docker设置默认runtime下载安装nvidia-container-runtime后，若需要在容器内部调用GPU，仍需要在启动容器或compose等配置文件中指定runtime，若不想在启动容器时指定runtime，可以将nvidia-container-runtime设置为docker默认runtime。 docker runtime由dockerd在启动时指定。dockerd是docker用来管理容器的守护进程。docker实际上分为服务端和客户端。客户端调用docker命令向服务端dockerd引擎发送命令，由dockerd引擎来执行容器的具体操作，dockerd直接控制docker的daemon行为。通过在启动dockerd时指定runtime。 关闭当前运行dockerd进程查看dockerd进程号 ps -ef | grep dockerdkill掉dockerd运行进程 kill -9 pid 重启dockerd并指定runtime nohup dockerd --default-runtime nvidia & 修改docker.service配置文件（systemctl）若是通过systemctl启动的docker服务，需要修改docker.service文件，确保每次重启都会启动nvidia-container-runtime而不是docker原生runtime。 修改/usr/lib/systemd/system/docker.service文件的ExecStart配置项： ExecStart=/usr/bin/dockerd --default-runtime nvidia -H fd:// --containerd=/run/containerd/containerd.sock |
阅读docker官方文档可知，docker runtime在运行使用Nvidia GPU时，需要nvidia-container-runtime插件才可以使用。经过在nvidia-container-runtime（repo）的文档查阅可知，nvidia容器工具包的相关软件包目前已由https://nvidia.github.io/libnvidia-container存储库提供服务。在GitHub libnvidia-container仓库的gh-pages分支下，可以看到相关的软件包（建议选择stable文件夹下稳定版本的软件包来进行离线下载）。【本文地址】