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+# 🚀 Installation de NVIDIA Container Toolkit
+
+Ce guide décrit comment installer et configurer **NVIDIA Container Toolkit** pour permettre l’utilisation du GPU NVIDIA dans des conteneurs Docker.
+
+📖 Documentation officielle :  
+👉 [NVIDIA Container Toolkit Install Guide](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/1.17.7/install-guide.html)
+
+---
+
+## 1️⃣ Présentation
+
+Le **NVIDIA Container Toolkit** fournit les outils nécessaires pour exécuter des conteneurs Docker qui exploitent les GPU NVIDIA.  
+Cela permet d’accélérer les applications (IA, calcul, multimédia) dans des environnements conteneurisés.
+
+---
+
+## 2️⃣ Installation
+
+### a. Ajouter la clé GPG et le dépôt NVIDIA
+
+```bash
+curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey \
+  | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
+
+curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list \
+  | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' \
+  | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
+```
+
+Ces commandes ajoutent le dépôt officiel **NVIDIA Container Toolkit** et sécurisent la source avec une clé GPG locale.
+
+---
+
+### b. Activer la branche `experimental` (optionnel mais parfois nécessaire)
+
+```bash
+sudo sed -i -e '/experimental/ s/^#//g' /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
+```
+
+> 💡 Cette étape décommente la ligne contenant `experimental` pour accéder aux versions les plus récentes des paquets si besoin.
+
+---
+
+### c. Mettre à jour et installer le toolkit
+
+```bash
+sudo apt-get update
+sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
+```
+
+---
+
+## 3️⃣ Configuration du runtime Docker
+
+Configurer Docker pour utiliser le runtime NVIDIA :
+
+```bash
+sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
+sudo systemctl restart docker
+```
+
+Ces commandes :
+- ajustent la configuration Docker pour ajouter le runtime `nvidia`,
+- redémarrent le service Docker pour appliquer les changements.
+
+---
+
+## 4️⃣ Vérification
+
+Lancez un conteneur de test pour vérifier que votre GPU est détecté :
+
+```bash
+docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.6.2-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
+```
+
+Vous devriez voir apparaître les informations de votre carte graphique (nom, driver, mémoire).
+
+---
+
+## 5️⃣ Utilisation avec Docker Compose
+
+Une fois Docker configuré, vous pouvez lancer vos conteneurs avec accès GPU :
+
+```bash
+docker compose up -d
+```
+
+> 💡 Assurez-vous que votre `docker-compose.yml` contient la section suivante pour les services qui doivent accéder au GPU :
+
+```yaml
+deploy:# 🚀 Installation de NVIDIA Container Toolkit
+
+Ce guide décrit comment installer et configurer **NVIDIA Container Toolkit** pour permettre l’utilisation du GPU NVIDIA dans des conteneurs Docker.
+
+📖 Documentation officielle :  
+👉 [NVIDIA Container Toolkit Install Guide](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/1.17.7/install-guide.html)
+
+---
+
+## 1️⃣ Présentation
+
+Le **NVIDIA Container Toolkit** fournit les outils nécessaires pour exécuter des conteneurs Docker qui exploitent les GPU NVIDIA.  
+Cela permet d’accélérer les applications (IA, calcul, multimédia) dans des environnements conteneurisés.
+
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+
+## 2️⃣ Installation
+
+### a. Ajouter la clé GPG et le dépôt NVIDIA
+
+```bash
+curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey \
+  | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
+
+curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list \
+  | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' \
+  | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
+```
+
+Ces commandes ajoutent le dépôt officiel **NVIDIA Container Toolkit** et sécurisent la source avec une clé GPG locale.
+
+---
+
+### b. Activer la branche `experimental` (optionnel mais parfois nécessaire)
+
+```bash
+sudo sed -i -e '/experimental/ s/^#//g' /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
+```
+
+> 💡 Cette étape décommente la ligne contenant `experimental` pour accéder aux versions les plus récentes des paquets si besoin.
+
+---
+
+### c. Mettre à jour et installer le toolkit
+
+```bash
+sudo apt-get update
+sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
+```
+
+---
+
+## 3️⃣ Configuration du runtime Docker
+
+Configurer Docker pour utiliser le runtime NVIDIA :
+
+```bash
+sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
+sudo systemctl restart docker
+```
+
+Ces commandes :
+- ajustent la configuration Docker pour ajouter le runtime `nvidia`,
+- redémarrent le service Docker pour appliquer les changements.
+
+---
+
+## 4️⃣ Vérification
+
+Lancez un conteneur de test pour vérifier que votre GPU est détecté :
+
+```bash
+docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.6.2-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
+```
+
+Vous devriez voir apparaître les informations de votre carte graphique (nom, driver, mémoire).
+
+---
+
+## 5️⃣ Utilisation avec Docker Compose
+
+Une fois Docker configuré, vous pouvez lancer vos conteneurs avec accès GPU :
+
+```bash
+docker compose up -d
+```
+
+> 💡 Assurez-vous que votre `docker-compose.yml` contient la section suivante pour les services qui doivent accéder au GPU :
+
+```yaml
+deploy:
+  resources:
+    reservations:
+      devices:
+        - driver: nvidia
+          count: all
+          capabilities: [gpu]
+```
+
+---
+
+## ✅ Résumé
+
+- Ajout du dépôt NVIDIA sécurisé  
+- Installation du `nvidia-container-toolkit`  
+- Configuration de Docker pour activer le runtime NVIDIA  
+- Vérification avec `nvidia-smi` dans un conteneur  
+
+Vous êtes maintenant prêt à exécuter des conteneurs GPU !
+    reservations:
+      devices:
+        - driver: nvidia
+          count: all
+          capabilities: [gpu]
+```
+
+---
+
+## ✅ Résumé
+
+- Ajout du dépôt NVIDIA sécurisé  
+- Installation du `nvidia-container-toolkit`  
+- Configuration de Docker pour activer le runtime NVIDIA  
+- Vérification avec `nvidia-smi` dans un conteneur  
+
+Vous êtes maintenant prêt à exécuter des conteneurs GPU !
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