住房建设网站,域名的价格是多少,广告流量平台,开发一个彩票网站多少钱困扰了两天的问题#xff0c;记录一下
问题出在启动一个本身已经安装 cuda 的镜像上#xff0c;具体来说#xff0c;我是启动地平线天工开物工具链镜像的时候出现的问题#xff0c;具体报错如下#xff1a;
docker: Error response from daemon: failed to create task …困扰了两天的问题记录一下
问题出在启动一个本身已经安装 cuda 的镜像上具体来说我是启动地平线天工开物工具链镜像的时候出现的问题具体报错如下
docker: Error response from daemon: failed to create task for container: failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: erroår during container init: error running hook #0: error running hook: exit status 1, stdout: , stderr: Auto-detected mode as legacy
nvidia-container-cli: mount error: file creation failed: /var/lib/docker/overlay2/6c984e34fc5db268b0ace9cfe81f3786af8af43477ad96269a15b4fc7abed9a6/merged/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1: file exists: unknown.
ERRO[0001] error waiting for container:创建容器的脚本
#!/bin/bashdataset_path$1
run_type$2
versionv2.6.2bif [ -z $dataset_path ];thenecho Please specify the dataset pathexit
fi
dataset_path$(readlink -f $dataset_path)echo Docker version is ${version}
echo Dataset path is $(readlink -f $dataset_path)open_explorer_path$(readlink -f $(dirname $0))
echo OpenExplorer package path is $open_explorer_pathecho Run in GPU mode
docker run -it -p 9991:22 --netbridge --ipchost --pidhost --name oe_infer \--gpus all --privileged \-v $open_explorer_path:/open_explorer \-v $dataset_path:/data/horizon_x3/data \-v /workspace:/workspace \openexplorer/ai_toolchain_ubuntu_20_xj3_gpu:$version
# docker run -it -p 9991:22 --netbridge --ipchost --pidhost --name oe_infer \
# -v $open_explorer_path:/open_explorer \
# -v $dataset_path:/data/horizon_x3/data \
# -v /workspace:/workspace \
# openexplorer/ai_toolchain_ubuntu_20_xj3_gpu:$version【解决办法】 1 直接使用如上脚本创建 gpu docker会出现我的报错应该是文件冲突了。首先不打开 gpu而使用 cpu 来创建容器也即打开上述我注释掉的部分然后把创建 gpu docker 部分注释掉
2 run 这个 cpu 容器这里应该能够成功。在容器内删除报错文件比如我这里删除 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvidia-ml.so.1 (网上看到一种做法是把 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcuda.so.1 也一并删除)
3 然后新建一个终端将这个 cpu docker commit 为新镜像为简单起见可以直接覆盖原镜像比如我这里的 docker commit docker_id openexplorer/ai_toolchain_ubuntu_20_xj3_gpu 然后可以用 docker images 观察这个镜像应该是几秒前生成的这样就没毛病了
4 重新执行如上的容器生成脚本创建 gpu docker问题应该已经解决。
5 在容器中执行 nvidia-smi 以及 nvcc -V正常输出的话应该就没问题了。
