PWstudio gpu 版在 ubuntu 24.04 下安装

适用系统：Ubuntu 24.04 LTS
包含：PWstudio gpu 版与现有主流容器版 GPU 应用相同，都在运行时依赖 NVIDIA 显卡驱动、Docker、nvidia-container-toolkit，安装 PWstudio gpu 版前请先确定您的机器已经安装这些依赖项。本手册中提供了这些依赖项的安装步骤，您可以参考安装。

在开始之前，强烈建议先看一遍 PWstudio 安装前必看，尤其是里面关于“复制粘贴”和“命令提示符不是命令的一部分”的说明。如果你还不会用工具登录服务器、上传下载文件，先看 MobaXterm 新手教程。

如果你的机器之前已经装过驱动，可以先做 1.2 检查一下，如果有输出就可以跳过整个第 1 章节，直接进入“2. 安装 Docker”。

lspci | grep -i nvidia

• 有输出（能看到包含 “NVIDIA” 字样的一行文字）：说明识别到了显卡，继续往下。
• 没有输出：说明没识别到显卡，先联系管理员确认硬件是否正常，不要继续装 GPU 驱动。

nvidia-smi

如果能看到显卡型号、驱动版本、CUDA 版本等信息，说明驱动已经安装, 跳过这一步。也就是说 1.3~1.7 都不用做了，直接去第 2 章节“安装 Docker”。若提示 “command not found”，说明还没装，请继续下面的步骤。

# 1. 先禁用 nouveau
sudo bash -c "echo blacklist nouveau > /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf"
sudo bash -c "echo options nouveau modeset=0 >> /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf"
sudo update-initramfs -u
 
# 2. 重启系统(让 nouveau 禁用生效)
sudo reboot

执行 sudo reboot 后，终端连接会断开，这是正常且必须的现象，不用担心。请等待 1-2 分钟让服务器完成重启，然后重新登录服务器（比如用 MobaXterm 重新连接一次），登录成功后再继续下面 1.4 的步骤。

sudo apt update

这条命令是刷新一下软件源列表，执行后会滚动显示各个源的检查信息，正常现象，跑完即可，不需要额外操作。

sudo apt install -y ubuntu-drivers-common

# 安装 535 版本驱动（支持 CUDA 12.1 及以上）
sudo ubuntu-drivers install nvidia:535

如需查看系统推荐驱动版本，可先执行 sudo ubuntu-drivers list 参考输出结果。

这一步会下载并安装驱动，根据网速可能需要几分钟，请耐心等待，中途不要强行关闭终端。

sudo reboot

同样，执行后终端会断开，属于正常现象，等待 1-2 分钟后重新登录服务器。

nvidia-smi

注意 nvidia-smi 中间是短横线，没有空格，建议直接复制粘贴执行，不要手动敲。

如果能看到显卡型号、驱动版本、CUDA 版本等信息，说明驱动已成功安装（如下图例所示，看到类似这样的表格就说明成功了）：

NVIDIA-SMI 535.309.01 为命令行工具本身的版本号，是用来查询GPU状态的可执行程序；

Driver Version: 535.309.01 是 NVIDIA 显卡内核驱动 的版本号。它是真正掌管GPU硬件、与操作系统内核交互的核心底层程序；

CUDA Version: 12.2 是当前驱动所能支持的最高 CUDA 运行时（Runtime）版本。只要CUDA应用程序（如PyTorch、TensorFlow）依赖的CUDA版本 不超过 12.2，就可以正常调用GPU。

安装前请先确认您的机器是否未安装docker:

docker --version
# 如果输出类似 Docker version 29.6.1, build 8900f1d 信息，则表示已安装docker，可以跳过本章节，直接进入"3. 安装 nvidia-container-toolkit"
 
systemctl status docker
# 检查检查 Docker 服务是否运行，显示 active (running) ，则不仅安装了，服务也在运行

sudo apt update
sudo apt install -y ca-certificates curl

# 1. 创建存放密钥的目录
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
 
# 2. 从阿里云镜像站下载并保存 Docker 的 GPG 密钥
sudo curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
 
# 3. 添加 Docker 软件源（同样使用阿里云镜像地址）
echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu \
  $(. /etc/os-release && echo "${UBUNTU_CODENAME:-$VERSION_CODENAME}") stable" | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

第 3 步这一整段（从 echo 到最后的 > /dev/null）建议整体一起复制粘贴执行，不要拆开分行执行，因为它本身就是一条跨行的命令。其中 $(dpkg –print-architecture) 和 $(. /etc/os-release && echo …) 都是系统自动变量，会自动替换成你系统的架构和版本代号，不需要手动修改。

# 再次更新软件包索引
sudo apt update
 
# 安装 Docker 及其组件
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

这一步会下载安装 Docker 及相关组件，根据网速可能需要一两分钟。

sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

sudo docker run --rm swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/hello-world:latest
 
# 展示类似如下信息则表示安装成功
# Hello from Docker!
# This message shows that your installation appears to be working correctly.
 
# To generate this message, Docker took the following steps:
#  1. The Docker client contacted the Docker daemon.
#  2. The Docker daemon pulled the "hello-world" image from the Docker Hub. (amd64)
#  3. The Docker daemon created a new container from that image which runs the executable that produces the output you are currently reading.
#  4. The Docker daemon streamed that output to the Docker client, which sent it to your terminal.
 
#  To try something more ambitious, you can run an Ubuntu container with:
#   $ docker run -it ubuntu bash

只要你在终端里看到 “Hello from Docker!” 这几个字，就说明 Docker 已经安装成功、并且能正常工作了，可以放心进行下一步。

sudo usermod -aG docker $USER

这里的 $USER 是系统自动变量，会自动替换成你当前登录的用户名，不需要你手动改成自己的用户名，原样复制粘贴执行即可。

注意：需要重新登录或重启会话才能生效，也就是说执行完这条命令后，先退出终端（输入 exit），再重新登录一次服务器，这条设置才会真正生效。

Ubuntu 24.04 推荐使用 NVIDIA 官方 apt 仓库安装，不再使用已废弃的 apt-key add 方式。

链接：http://223.70.160.60:9999/qflow/nvidia-container-toolkit_1.19.1_deb_amd64.tgz
用户名：pwmat
密码: SimplyTheBest

可在服务器直接下载（如果你的服务器能直接访问外网，可以省去“浏览器下载再上传”这一步，直接在服务器终端执行下面命令）：

wget --user=pwmat --password=SimplyTheBest "http://223.70.160.60:9999/qflow/nvidia-container-toolkit_1.19.1_amd64.deb.tgz"

如果服务器不能直接访问外网，就跟前面驱动、Docker 一样，先用浏览器打开上面链接下载到本地，再用 MobaXterm 上传到服务器。

tar -zxvf nvidia-container-toolkit_1.19.1_deb_amd64.tgz
cd nvidia-container-toolkit_1.19.1_deb_amd64
sudo dpkg -i *.deb

第一条解压，第二条进入解压出来的文件夹，第三条安装里面所有的 .deb 安装包。

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

sudo systemctl restart docker

3.3 和 3.4 这两步只需要执行一次，配置好以后就一直生效，不需要每次使用 Docker 前都重新做一遍。

sudo docker run --rm --gpus all swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

如果容器内能正常输出 nvidia-smi 信息（如下图所示，能看到显卡型号、驱动版本等信息），说明 nvidia-container-toolkit 安装成功，容器已经能正常使用 GPU 了。

点击链接, 从 宿主机安装 server.py 服务 开始: 跳转到宿主机安装 server.py 服务章节 跟着文档安装到结尾