Nvidia GPU 雲快速入門——NGC

• 【丁丁歷險記】全篇索引​​​​​​

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• 本節教大家配置Nvidia 提供的Docker鏡像。可以快速的進行環境的配置，快速開始各個功能的使用。在配置開始之前，請確保您已經安裝了Nvidia Docker2工具。安裝方法請參照Ubuntu 安裝 Docker-ce Nvidia-docker2。

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一、安裝NGC

• 許多同學在使用深度學習工具時常常因爲各種環境的配置問題而苦惱。而且由於開發者的不同，所提供的環境依賴的版本也都不相同，在配置多個工具時經常會產生版本的衝突。因此Docker的解決方案非常有效的解決了這些問題。
• Nvidia NGC官網 使用郵箱註冊賬號。
• 登錄後進入右上角的setup選項
• 在進入後您需要選擇 Install NGC CLI 中的Downloads選項以安裝NGC
• 一下列出了Linux的安裝指令

  wget -O ngccli_cat_linux.zip https://ngc.nvidia.com/downloads/ngccli_cat_linux.zip && unzip -o ngccli_cat_linux.zip && chmod u+x ngc
  
  md5sum -c ngc.md5
  
  echo "export PATH=\"\$PATH:$(pwd)\"" >> ~/.bash_profile && source ~/.bash_profile

  通過以上指令您就已經配置好了NGC的環境 

 

二、生成API並完成配置

• 在Setup的Generate API Key選項中點擊頁面右上角的Generate API Key按鈕
• 將會爲您生成API Key

• ngc config set

  輸入以下指令後。填寫API Key即可完成全部的配置工作

三、功能測試

• 這裏我們嘗試着安裝Nvidia推出的訓練可視化工具DIGIST

• docker pull nvcr.io/nvidia/digits:20.03-tensorflow-py3

  由於網絡的原因，在國內下載簡易在凌晨2點到7點進行下載。

• nvidia-docker run -it --rm -v local_dir:container_dir nvcr.io/nvidia/digits:20.03-framework

  下載完成後使用上述命令運行Docker 詳情請參照https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:digits

• 如果在使用 --runtime = nvidia 時出現報錯請重啓服務

• sudo systemctl daemon-reload
  sudo systemctl restart docker