Docker使用宿主机GPU驱动：绕开nvidia docker的神奇方法

0、前言

当我们在一个docker的容器中想要使用GPU时，往往需要从docker image构建之初就开始使用nvidia docker。那么有没有什么方法绕开，直接使用普通的docker，也能让容器访问到宿主机的驱动呢？

有的，兄弟，有的，这样的方法我问GPT了还有1种。

1、具体场景

场景：我是普通的docker运行yolo，需要使用GPU，但是报错：

RuntimeError: Found no NVIDIA driver on your system. Please check that you have an NVIDIA GPU and installed a driver from http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 这显然是因为docker的隔离使得他没有驱动，但我又不想重新开始搭建nvidia docker image。

2、具体方法

需要在宿主机安装 nvidia-container-runtime，让 Docker 自动挂载 GPU 设备和驱动：

安装 nvidia-container-runtime

sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-container-runtime

然后，运行容器：

docker run --runtime=nvidia --gpus all -it --name my_gpu_container mynew /bin/bash

--gpus all 是核心

3. 可能报错及解决

然而，sudo apt install -y nvidia-container-runtime时，有可能报错：

E: 无法定位软件包 nvidia-container-runtime

解决方案：

1. 首先，安装 curl：

sudo apt install curl

2. 安装完成后，执行命令来添加 NVIDIA 官方软件源：

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

3. 你需要下载并添加 NVIDIA 官方 GPG 密钥，解决 NO_PUBKEY 错误。

     运行以下命令来添加缺失的 GPG 密钥：

sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys DDCAE044F796ECB0

4. 接着继续：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

5. 更新 apt 软件源并安装 NVIDIA 容器运行时

sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-container-runtime

6. 然后改下配置文件：

sudo nano /etc/docker/daemon.json

7. 如果文件不存在，可以手动创建并添加以下内容： 

{
  "runtimes": {
    "nvidia": {
      "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime"
    }
  }
}

8. 保存文件后，重启 Docker 服务：

sudo systemctl restart docker

9. 最后再执行：

docker run --runtime=nvidia --gpus all -it --name my_gpu_container mynew /bin/bash