本文檔用于在已安裝好Ubuntu22.04LTS的基礎(chǔ)上

且顯卡驅(qū)動(dòng)已配置好的環(huán)境中開始教程

#注意，在參考之前的NVIDIA顯卡驅(qū)動(dòng)安裝中，安裝顯卡驅(qū)動(dòng)時(shí)后面不要加任何參數(shù)

#之前的教程后面加的例如-no-opengl-files 去掉?。?！

#不然會(huì)禁用系統(tǒng)的OpenGL功能，影響docker使用

#接下來開始教程

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一 檢查是否有docker舊版本殘留并清理干凈

#remove docker

sudo apt-get autoremove docker docker-ce docker-engine? docker.io? containerd runc

dpkg -l | grep docker

查看有哪些docker包之后，按照下面依次移除掉

sudo apt-get autoremove docker-ce-*

........

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二 安裝Docker

#依次執(zhí)行下列命令

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg

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echo \

? "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \

? $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

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sudo apt-get update

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sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io

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三 添加非root用戶使用docker，很重要

Docker守護(hù)程序綁定到Unix套接字而不是TCP端口。默認(rèn)情況下，Unix套接字由用戶擁有root，其他用戶只能使用sudo來訪問它。Docker守護(hù)程序始終以root用戶身份運(yùn)行。

如果你不想在前言docker與命令sudo，創(chuàng)建一個(gè)名為UNIX組docker和用戶添加到它。Docker守護(hù)程序啟動(dòng)時(shí)，它會(huì)創(chuàng)建一個(gè)可由該docker組成員訪問的Unix套接字。

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1.創(chuàng)建用戶組

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sudo groupadd docker

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2.將您的用戶添加到該docker組。

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sudo usermod -aG docker $USER

如果沒用的話請(qǐng)嘗試下面的命令

sudo gpasswd -a ${USER} docker

然后

systemctl restart docker

給目錄加權(quán)

sudo chmod a+rw /var/run/docker.sock

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四 安裝nvidia-container-toolkit

按順序執(zhí)行

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

$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -

$ curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

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$ sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

$ sudo systemctl restart docker

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拉取cuda鏡像檢查是否安裝成功

###sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.7.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

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五 登錄NGC平臺(tái)，獲得權(quán)限方便拉取鏡像

-----------------------------------------------------

docker login nvcr.io

登錄NGC獲得權(quán)限

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六 拉取鏡像

#這里配置的是stream6.1版本，理論上其他版本同理

docker pull nvcr.io/nvidia/deepstream:6.1-triton

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七 創(chuàng)建容器

#這里以拉取的6.1鏡像為準(zhǔn)，其他版本同理

docker run --gpus all -itd --net=host --privileged -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -e DISPLAY=$DISPLAY -w /opt/nvidia/deepstream/deepstream-6.1 nvcr.io/nvidia/deepstream:6.1-triton

#具體各個(gè)參數(shù)可以參考docker文檔，這里不深究

#在下面我會(huì)給出nvidia官方的創(chuàng)建示例，和上方不同的地方我會(huì)標(biāo)紅做解釋為什么更改或刪掉

docker run --gpus all -it(創(chuàng)建容器后沒加d，無法后臺(tái)持續(xù)運(yùn)行) –rm（停止容器后會(huì)刪掉該容器） --net=host --privileged -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -e DISPLAY=$DISPLAY -w /opt/nvidia/deepstream/deepstream-6.1 nvcr.io/nvidia/deepstream:6.1-triton

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八 允許容器訪問系統(tǒng)圖形界面，并運(yùn)行samples

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Linux常用命令xhost命令是X服務(wù)器的訪問控制工具，用來控制哪些X客戶端能夠在X服務(wù)器上顯示，運(yùn)行xhost命令時(shí)要求啟動(dòng)本地X-window的圖形界面后，在圖形界面下的命令行中輸入

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xhost +

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顯示已開啟所有訪問權(quán)限后

再進(jìn)入容器

Docker exec -it 容器id /bin/bash

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進(jìn)入容器后在deepstream6.1/samples/config/deepstream-app/下

隨便運(yùn)行一個(gè)示例即可，例如

deepstream-app -c source4……………….txt

接下來就會(huì)彈出運(yùn)行實(shí)例，到這里容器部署成功

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九（非必要）如果想推理自定義的源

在剛剛的目錄下，我們可以在啟動(dòng)的文件中用vim打開，比如source4開頭的那個(gè)

打開后里面有一個(gè)【source0】或者【source1】

這下面就是配置推理流的地方，很方便，具體的每個(gè)參數(shù)參考該分類下deepstream配置文件解析.doc，這里舉兩個(gè)例子

[source0]

enable=1 #啟用該源

#Type - 1=CamerAV4L2 2=URI 3=MultiURI 4=RTSP 5=CSI camera

type=3 #啟用本機(jī)目錄下多路復(fù)用源

uri=file://../../samples/streams/sample_1080p_h264.mp4num-sources=2 #文件地址

gpu-id=0 #第一顆GPU

cudadec-memtype=0

?

[source1]

enable=1 #啟用該源

type=1 #啟用本機(jī)USB攝像頭

camera-width=1280 #攝像頭分辨率寬

camera-height=720 #攝像頭分辨率高

camera-fps-n=30 #分?jǐn)?shù)的分子部分，指定攝像機(jī)請(qǐng)求的幀速率，以幀/秒為單位

camera-fps-d=1 #分?jǐn)?shù)的分母部分，指定攝像機(jī)請(qǐng)求的幀速率，以幀/秒為單位