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README.md

File metadata and controls

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被控端

Note

即被控制的机器

1. 安装依赖

1.1. 安装依赖

sudo apt update && sudo apt install git lxcfs

1.2. 安装 docker

sudo curl -sSL get.docker.com | sh

# 国内用户可以使用以下命令
sudo curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

1.3 安装 NVIDIA 驱动

NVIDIA Linux Driver

1.4 安装 NVIDIA Container Toolkit

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
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

2. 配置环境

2.1 配置 XFS 分区

sudo mkfs.xfs /dev/sdb    # 例如 /dev/sdb

修改 /etc/fstab 添加 XFS 分区

Important

一定要添加 prjquota 参数

/dev/sdb /path/to/docker/data xfs defaults,prjquota 0 0

挂载 XFS 分区

sudo mount -a

2.2 配置 Docker 存储路径至 XFS 文件系统分区

修改 /etc/docker/daemon.json 添加 data-root 字段

{
    "data-root": "/path/to/docker/data" // 例如 "/data/docker"
}

2.3 配置 Docker 镜像加速

修改 /etc/docker/daemon.json 添加 registry-mirrors 字段

{
    "registry-mirrors": ["https://docker.1panelproxy.com"]
}

2.4 重启 Docker

sudo systemctl restart docker

查看 Docker 状态

docker info | grep 'Docker Root Dir'

返回 Docker Root Dir: /path/to/docker/data

docker info

返回 Registry Mirrors: https://docker.1panelproxy.com 即可

2.5 配置 CDI 设备

启用 Docker 的 CDI 特性

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker --cdi.enabled
systemctl restart docker

生成 CDI 设备配置

sudo nvidia-ctk cdi generate --output=/var/run/cdi/nvidia.yaml

查看 CDI 设备配置

nvidia-ctk cdi list

有如下返回即可

INFO[0000] Found 17 CDI devices                         
nvidia.com/gpu=0
nvidia.com/gpu=1
nvidia.com/gpu=2
nvidia.com/gpu=3
nvidia.com/gpu=4
nvidia.com/gpu=5
nvidia.com/gpu=6
nvidia.com/gpu=7
nvidia.com/gpu=GPU-23bb08b6-****-****-****-************
nvidia.com/gpu=GPU-5f996fb2-****-****-****-************
nvidia.com/gpu=GPU-a55f05cc-****-****-****-************
nvidia.com/gpu=GPU-b3d3f52f-****-****-****-************
nvidia.com/gpu=GPU-c8d9b1fb-****-****-****-************
nvidia.com/gpu=GPU-c94df367-****-****-****-************
nvidia.com/gpu=GPU-cddc6468-****-****-****-************
nvidia.com/gpu=GPU-ea606b9e-****-****-****-************
nvidia.com/gpu=all

2.6 启动 LXCFS

sudo systemctl start lxcfs

3. 下载部署配置

git clone https://github.com/XShengTech/MEGREZ-Deploy.git

# 国内用户可以使用以下命令
git clone https://openi.pcl.ac.cn/XShengTech/MEGREZ-Deploy.git

cd MEGREZ-Deploy/controler

修改 docker-compose.yml 文件中的 gpu-docker-api 的 environment 字段的 APIKEY 为任意字符串

    environment:
      - APIKEY=CHANGETHIS # 修改为任意字符串

修改 docker-compose.yml 文件中的 gpu-docker-api 的 volumes 字段的 PATH_TO_DOCKER_STORAGE 为 Docker 存储路径

    volumes:
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
      - /path/to/docker/data:/path/to/docker/data

4. 启动被控端

docker compose up -d

5. 拉取镜像

docker pull ubuntu:22.04 # 这个必须拉取，否则数据盘扩容/缩容功能无法使用

# 下面的是打包好的镜像，可以直接使用
docker pull xshengtech/megrez:pytorch-1.8.1_cuda-11.1_python-3.8_ubuntu-20.04
docker pull xshengtech/megrez:pytorch-1.10.2_cuda-11.1_python-3.9_ubuntu-20.04
docker pull xshengtech/megrez:pytorch-1.13.1_cuda-11.7_python-3.10_ubuntu-22.04
docker pull xshengtech/megrez:pytorch-2.0.1_cuda-11.8_python-3.10_ubuntu-22.04
docker pull xshengtech/megrez:pytorch-2.1.2_cuda-12.1_python-3.10_ubuntu-22.04
docker pull xshengtech/megrez:pytorch-2.3.1_cuda-12.1_python-3.11_ubuntu-22.04
docker pull xshengtech/megrez:pytorch-2.4.0_cuda-12.1_python-3.12_ubuntu-22.04
docker pull xshengtech/megrez:ubuntu-22.04