在IT行业中，Docker是一种流行的开源容器化技术，它允许开发者打包他们的应用和依赖环境到一个可移植的容器中，从而实现跨平台的无缝运行。NVIDIA Docker是NVIDIA公司为支持GPU加速的Docker容器提供的一种解决方案，特别适用于运行需要GPU支持的计算密集型任务，如深度学习、高性能计算（HPC）和图形密集型应用。 标题“Ubuntu20.04-nvidia-nvidia-docker离线资源”表明，这个压缩包包含了在Ubuntu 20.04操作系统上安装和使用NVIDIA Docker所需的离线资源。Ubuntu 20.04，也被称为Focal Fossa，是Ubuntu的一个长期支持（LTS）版本，提供了稳定的系统环境，适合企业级应用和开发。 描述“Ubuntu20.04_nvidia_nvidia-docker离线资源”进一步强调了这些资源与Ubuntu 20.04、NVIDIA和NVIDIA Docker之间的关联。在没有互联网连接或者网络环境不稳定的情况下，离线资源的提供显得尤为重要，因为它们包含了所有必要的二进制文件、库和配置文件，以便用户在本地完成安装和配置过程。 对于“docker Ubuntu20.04_nvid”标签，我们可以推断出这是关于在Ubuntu 20.04系统上使用NVIDIA Docker的关键信息。"nvid"可能是“NVIDIA”的缩写，意味着这些资源与NVIDIA GPU驱动和NVIDIA Docker的安装和配置有关。 在使用这个压缩包时，首先需要确保你的Ubuntu 20.04系统已经安装了Docker CE（Community Edition）。然后，你需要安装NVIDIA驱动，这通常包括下载并运行一个匹配你的GPU型号的.run文件。接着，安装nvidia-container-toolkit，这是一个用来支持NVIDIA GPU在Docker容器内工作的工具集。配置Docker守护进程以使用nvidia-container-runtime，这样Docker就能识别并利用NVIDIA GPU了。 在解压“Ubuntu20.04_nvidia_nvidia-docker”压缩包后，你可能会找到以下文件： 1. NVIDIA驱动：通常为.run文件，用于安装GPU驱动。 2. nvidia-container-toolkit：可能包含deb包或脚本，用于安装容器工具包。 3. Docker配置文件：可能有示例Docker守护进程配置，指导如何启用NVIDIA GPU支持。 4. 文档和指南：解释如何安装和使用这些资源的详细步骤。 通过遵循文档中的步骤，你可以离线安装NVIDIA Docker，从而在Ubuntu 20.04环境中充分利用你的NVIDIA GPU进行GPU加速的任务。这样的离线资源包对于那些需要在隔离网络环境或者在资源有限的服务器上部署GPU加速应用的用户来说，是非常有价值的。

修改apt源，apt-get方式安装： apt-get install -y docker nvidia-docker vim zip unzip lrzsz autofs samba samba-common smbclient telnet nfs-kernel-server rpcbind virtualbox-6.1 dos2unix numactl make gcc g++ 请阅读0.readme

离线环境下，在centos7.6系统上安装docker-ce-19.03，nvidia-docker2.4版本，其中docker-ce-19.03在docker-local.tar压缩文件里面，nvidia-docker2在nvidia-docker2.zip文件中。 具体安装流程如下： 1.安装docker cd docker-local rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force systemctl enable docker && systemctl start docker 查看是否安装成功：docker images 2.安装nvidia-docker2 cd nvidia-docker2 rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force 3.修改配置文件并重启 使用daemon.json替换/etc/docker/daemon.json文件（注意将/data/docker替换为自己需要安装的路径） systemctl daemon-reload && systemctl restart docker

部署docker&&nvidia-docker的离线包； docker部署的步骤： 上传到服务器上，解压安装包，解压完成进入nvidia-docker目录，在进入里面的docker目录，cd nvidia-docker/docker/ 直接执行里面的install.sh脚本即可； nvidia-docker部署步骤： 和上面描述的一样，先操作上面的步骤，然后nvidia-docker会多加一步操作，切换到nvidia-docker目录就好；cd nvidia-docker 也可以看到一个install.sh脚本，不过这个脚本是装nvidia-docker的，而docker目录有一个install.sh是装docker的； docker&&nvidia-docker安装\部署完成之后就启动docker并设置开机自启： systemctl daemon-reload systemctl start docker systemctl enable docker 完成之后可以“docker images && docker ps -a”来查看，也可以load镜像或者pull镜像来测试。

注意：需要有root权限，安装命令见博客，依次执行即可

本资源提供了Ubuntu20.04系统离线部署nvidia-docker的安装包和安装流程，对于离线配置算法训练环境非常有用。

资源中包含了docker、nvidia-docker、gcc、make、build-essential离线包及其依赖，主要供需要在离线环境部署基于docker的pytorch环境的码友们下载，其中的所有文件均可通过apt-get download命令下载，作者只是将包及依赖逐个下载并打包。

用于运行打包的UE4项目的容器映像 映像的各种标签为通过进行具有完整GPU加速的打包的虚幻引擎项目提供了最小的预配置环境。 （有关NVIDIA Container Toolkit的更多详细信息，请参见Unreal Containers社区中心上的。）请注意，这些映像将与任何来源的打包Linux版本一起使用，而不仅仅是使用打包容器版本打包的项目。 提供了OpenGL + Vulkan和OpenGL + Vulkan + CUDA变体。 每个图像变体在捆绑了的配置中也可用，用于使用主机系统的显示器显示OpenGL应用程序的输出。 有关用法的详细信息，请参见“”部分。 有关使用这些图像通过NVI

Ubuntu20.04 nvidia-docker离线安装包.zip

主要介绍了Linux服务器搭建nvidia-docker环境过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下