Docker 环境配置

更新时间 : 2021-07-15 09:37:47

服务端渲染 sdk 支持部署在 docker 中运行，本文将介绍部署 docker 相关的步骤和注意事项。本文假设读者已经熟悉并能熟练使用 docker， 所以 docker 相关的使用不会过多介绍。

环境介绍

Docker 的运行环境，一部分依赖于宿主机器的环境，比如 nvidia 显卡，内核版本，编译的 GLIBC 版本。 服务端 sdk 的编译环境如下：

操作系统：　ubuntu 16.04 64bit
linux 内核版本： 4.15
GLIBC : 2.23
GLIBCXX ：3.4.21
nvidia 显卡驱动: 418.56
cuda 版本： 10.1 
freeimage: libfreeimage3
ffmpeg: 4.1 或以上
opengl: 3.0 或以上

由于 nvidia-docker 实际只是把宿主的 gpu 暴露给 docker 内部使用，docker 实际是在使用宿主的 显卡驱动，要确保宿主的驱动版本能兼容在 docker 使用的 cuda 版本。由于硬解码的接口在 cuda 10.2 中有变化， cuda 的版本必须为 10.1。

搭建步骤

安装宿主机器环境

• 使用 ubuntu 16.04 64 bit 作为宿主机器操作系统

• 安装显卡驱动

  wget https://download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/418.56/NVIDIA-Linux-x86_64-418.56.run
  chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-418.56.run
  ./NVIDIA-Linux-x86_64-418.56.run
  reboot

• 安装 docker

  参考: https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/

• 安装 nvidia container toolkit

  参考：https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#container-runtimes

  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
  
  sudo apt-get update
  sudo apt-get install -y nvidia-docker2
  sudo systemctl restart docker

构建运行 VeSdk 的镜像

服务端 VeSdk 运行在 ubuntu 16.04 和 cuda 10.1 环境中，nvidia 提供了带有 cuda 和 opengl 的镜像。在 https://hub.docker.com/r/nvidia/cudagl, 可以找到 ubuntu 16.04 + cuda 10.1 的相关镜像以及 Dockerfile。

方法 1： 在 cudagl 镜像中更改然后 commit 生成镜像

• 执行下面的命令拉取镜像

  docker pull nvidia/cudagl:10.1-base-ubuntu16.04

• 启动镜像

  sudo docker run -it  --gpus 'all,"capabilities=compute,utility,graphics,video,display"' nvidia/cudagl:10.1-devel-ubuntu16.04 /bin/bash
  
  # 执行 nvidia-smi 能看到驱动的相关信息, 说明运行成功。

• 进入容器后安装相应的依赖

  apt update 
  && apt-get -y install software-properties-common 
  && add-apt-repository -y  ppa:jonathonf/ffmpeg-4 
  && apt-get update 
  && apt-get -y install ffmpeg 
  && apt-get -y install libfreeimage3

• 退出后添加应用需要的参数

• 根据需要决定在此基础上 commit 出一个镜像

方法 2：编写 Dockerfile 构建镜像

• 在 nvidia/cudagl 的基础上编写的 Dockerfile 如下:

  FROM nvidia/cudagl:10.1-base-ubuntu16.04
  LABEL maintainer "vetools<vetools@seeshiontech.com>"
  
  RUN  rm /etc/apt/sources.list.d/cuda.list && rm /etc/apt/sources.list.d/nvidia-ml.list 
      && apt-get update 
      && apt-get -y install software-properties-common 
      && add-apt-repository -y ppa:jonathonf/ffmpeg-4 
      && apt-get update  
      && apt-get -y install ffmpeg 
      && apt-get install -y libfreeimage3 
  
  # 根据需要自行添加其他命令

• 运行 docker build 方法构建镜像

方法 3： 使用 VE 构建好的镜像

打开 https://hub.docker.com/r/vesdk/render 获取镜像信息

docker pull vesdk/render:10.1-base-ubuntu16.04