qflow gpu 容器版安装 ➡ 高手篇

• 已安装 NVIDIA 显卡驱动（支持 cuda12.1 以上），并能正常识别 GPU
• 已安装 Docker
• 已安装 nvidia-container-toolkit

安装说明：点击链接, 在 Linux 下安装 server.py 服务 跟着文档安装好证书服务, 再进行下一步。

sudo docker pull ccr.ccs.tencentyun.com/lxkt/qflowgpu:latest

docker run -d --name qflowgpu \
  --ulimit memlock=-1:-1 --ulimit stack=-1:-1 \
  --gpus all --shm-size=128G --privileged -e SELINUX=disabled \
  -p 80:80 -p 81:81 -p 2297:2297 --hostname=mstation ccr.ccs.tencentyun.com/lxkt/qflowgpu:latest
 
# 如果命令提示 permission denied while trying to connect to the docker API at unix:///var/run/docker.sock
# 则是当前用户于没有权限执行容器，需要在 docker run 命令前加上sudo docker run -d --name ...

docker ps

docker stop qflowgpu

docker rm qflowgpu

• 通过 SSH 客户端登录、上传、下载推荐

ssh 用户名@宿主机ip -p 端口号
 
# SSH 首次连接陌生主机会弹出安全校验提示，询问是否继续连接，输入“yes”后回车；输入密码（不会显示）后回车

• 或者可以通过 docker 命令直接访问容器

docker exec -it qflowgpu bash
 
# 使用完退回宿主机
exit

访问地址：http://[宿主机ip]

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