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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
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
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)
sudo sed -i -e '/experimental/ s/^#//g' /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
💡 Cette étape décommente la ligne contenant
experimentalpour accéder aux versions les plus récentes des paquets si besoin.
c. Mettre à jour et installer le toolkit
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
3️⃣ Configuration du runtime Docker
Configurer Docker pour utiliser le runtime NVIDIA :
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 :
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.1-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 :
docker compose up -d
💡 Assurez-vous que votre
docker-compose.ymlcontient la section suivante pour les services qui doivent accéder au GPU :
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)
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## 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)
sudo sed -i -e '/experimental/ s/^#//g' /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
💡 Cette étape décommente la ligne contenant
experimentalpour accéder aux versions les plus récentes des paquets si besoin.
c. Mettre à jour et installer le toolkit
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
3️⃣ Configuration du runtime Docker
Configurer Docker pour utiliser le runtime NVIDIA :
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 :
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 :
docker compose up -d
💡 Assurez-vous que votre
docker-compose.ymlcontient la section suivante pour les services qui doivent accéder au GPU :
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-smidans un conteneur
Vous êtes maintenant prêt à exécuter des conteneurs GPU ! reservations: devices: - driver: nvidia count: all capabilities: [gpu]
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## ✅ 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 !