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要在 CentOS 7 上离线安装 NVIDIA Container Toolkit，需确保已安装 NVIDIA 驱动和 Docker 环境。以下是完整步骤及注意事项：

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⚙️ 一、环境准备

1. 验证 NVIDIA 驱动
   运行 nvidia-smi 确认驱动已正确安装，若未安装需先离线安装驱动：

   • 下载对应 GPU 型号的驱动包（如 NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run）。
   • 禁用系统自带 nouveau 驱动（修改 /etc/modprobe.d/blacklist.conf 并重建 initramfs）。
   • 通过 init 3 进入命令行模式安装驱动。

2. 安装 Docker CE
   若未安装 Docker，需离线部署：

   • 下载 Docker 静态二进制包（如 docker-20.10.9.tgz）。
   • 解压并复制到 /usr/bin/：

     tar xzvf docker-20.10.9.tgz
     sudo cp docker/* /usr/bin/
     

   • 配置 systemd 服务并启动（详见）。

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📦 二、获取离线 RPM 包

在联网机器下载所需组件（需与 CentOS 7 架构一致）：

sudo yum install -y --downloadonly --downloaddir=/path/to/download \nvidia-container-toolkit \nvidia-container-runtime \libnvidia-container1 \libnvidia-container-tools \nvidia-docker2

关键组件清单：

包名	作用	来源
libnvidia-container*	容器底层库支持
nvidia-container-runtime	容器运行时接口
nvidia-container-toolkit	核心工具包
nvidia-docker2	Docker 集成配置

💡 注：将所有 RPM 包传输到目标服务器的离线环境（如 /opt/nvidia-rpms/）。

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🔧 三、安装步骤

1. 批量安装 RPM 包
   进入存放目录执行：

   cd /opt/nvidia-rpms
   sudo rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force  # 忽略依赖强制安装
   

   ⚠️ 若遇依赖错误，需手动补充缺失包（如 dkms）。

2. 配置 Docker 使用 NVIDIA Runtime
   生成默认配置并重启服务：

   sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker  # 生成 /etc/docker/daemon.json
   sudo systemctl restart docker
   

   确认 /etc/docker/daemon.json 包含：

   {"runtimes": {"nvidia": {"path": "nvidia-container-runtime","runtimeArgs": []}},"default-runtime": "nvidia"
   }
   

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🧪 四、验证安装

1. 检查工具包版本：

   nvidia-ctk --version  # 应输出类似 1.14.1
   

2. 运行测试容器：

   docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
   

   成功则显示与宿主机一致的 GPU 信息。

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⚠️ 关键注意事项

1. 依赖冲突处理
   若强制安装（--nodeps）后 Docker 启动失败，检查日志 journalctl -u docker，常见问题为内核版本不匹配或缺失 libcuda.so。

2. 离线环境限制

   • CUDA 镜像需提前在联网环境下载（如 nvidia/cuda:11.0-base）。
   • 避免升级内核，否则需重新编译驱动。

3. GPU 资源隔离
   多容器共享 GPU 时，可通过 docker run --gpus '"device=0"' 指定设备。

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💎 额外建议

• CUDA 版本兼容性：确保容器内 CUDA 版本 ≤ 宿主机驱动支持的版本（通过 nvidia-smi 顶部显示信息比对）。
• 替代方案：若环境允许，优先通过代理设置在线安装（修改 /etc/yum.conf 添加 proxy=http://x.x.x.x:port）。

遇到问题可参考 NVIDIA 官方文档：Container Toolkit 离线指南。