适用系统：Rocky Linux 8.10
包含：NVIDIA 显卡驱动、Docker、nvidia-container-toolkit

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。

第一条命令是立即关闭防火墙，第二条是设置开机不再自动启动防火墙：

sudo systemctl stop firewalld
sudo systemctl disable firewalld

这两条命令正常情况下没有输出，或只有很短的提示，只要没有报红色错误就说明执行成功。

# 安装硬件检查工具
sudo dnf install pciutils -y
 
# 识别显卡信息
lspci | grep -i nvidia

第一条命令是安装一个叫 pciutils 的小工具（里面包含 lspci 命令），如果之前已经装过，这条命令会提示“已经是最新版本”之类的信息，属于正常现象，不影响继续。第二条命令才是真正检查显卡：

• 有输出（能看到一行包含 “NVIDIA” 字样的文字）：说明系统识别到了 NVIDIA 显卡，继续往下走。
• 没有任何输出：说明没识别到 NVIDIA 显卡，先联系管理员确认硬件，不要继续安装 GPU 驱动。

nvidia-smi

如果能看到显卡型号、驱动版本、CUDA 版本(CUDA Version：12.1 以上)等信息，说明驱动已经正常安装，可以直接跳到第 3 步“安装 Docker”，中间 2.3~2.7 全部跳过；若提示 “command not found”（未识别到驱动版本），说明还没装驱动，请继续完成下面 2.3~2.7 的安装操作。

# 安装开发工具组
sudo dnf groupinstall "Development Tools" -y
 
# 安装与当前内核匹配的开发包
sudo dnf install -y kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers
 
# 启用必要的软件仓库
sudo dnf install epel-release -y
 
# 安装 DKMS，帮助内核更新后自动重建驱动
sudo dnf install -y dkms

命令里的 $(uname -r) 会被系统自动替换成你当前系统内核的版本号，不需要手动修改成别的内容（比如你自己的用户名），请原样整行复制粘贴执行。

这四条命令建议依次整段复制粘贴执行，每一条执行完都会滚动输出一些软件包安装信息，属于正常现象，跑完没有报红色 Error 即可。

sudo grubby --args="nouveau.modeset=0 rd.driver.blacklist=nouveau" --update-kernel=ALL
 
# 重启系统使配置生效
sudo reboot

sudo reboot 会让服务器立即重启，这是正常且必须的步骤。执行后终端连接会断开，属于正常现象，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（用 MobaXterm 之类的工具），登录成功后再继续 2.5。

# 启用必要的软件仓库
sudo dnf config-manager --set-enabled powertools
 
# 添加 NVIDIA 官方仓库
sudo tee /etc/yum.repos.d/cuda-rhel8.repo << 'EOF'
[cuda-rhel8-x86_64]
name=cuda-rhel8-x86_64
baseurl=https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64
enabled=1
gpgcheck=1
gpgkey=https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel8/x86_64/D42D0685.pub
EOF
 
# 启用 nvidia-driver 模块的 latest-dkms 流（推荐使用 DKMS）
sudo dnf module enable nvidia-driver:570-dkms -y
 
# 安装驱动
sudo dnf install -y cuda-drivers

其中 sudo tee … « 'EOF' … EOF 这一段建议整段一起复制粘贴（从 sudo tee 一直到最后的 EOF），不要拆开单独执行，因为这是在写入一个多行的配置文件。执行后屏幕上会把这段内容原样打印出来，这是正常现象，不是报错。最后一条 dnf install -y cuda-drivers 是真正安装驱动，会下载并安装比较多的软件包，根据网速可能需要几分钟，请耐心等待。

sudo reboot

同样，执行后会断开连接，属于正常现象，请等待 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，不要手动敲。

如果能看到显卡型号、驱动版本、CUDA 版本等信息的表格，说明驱动已经成功安装，可以继续下一步；如果仍然提示找不到命令，请检查前面 2.5 的安装过程是否有报错。

# 安装依赖工具
sudo dnf install -y dnf-utils device-mapper-persistent-data lvm2
 
# 添加 Docker 官方仓库（使用阿里云镜像加速）
sudo dnf config-manager --add-repo \
  https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

第二条命令是把国内阿里云镜像站的 Docker 软件源加入到系统里，这样后面下载 Docker 会更快、更稳定（不容易因为访问境外网络而超时失败）。

sudo dnf install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

这条命令会安装 Docker 本体，根据网速可能需要一两分钟，安装过程会滚动很多软件包信息，属于正常现象。

如果这一步报错提示与 podman 冲突（Rocky/CentOS 8 系统有时会自带 podman），可以参考 q102 rocky 8.10 安装 docker 报错 里的解决办法。

sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

第一条启动 Docker 服务，第二条设置开机自动启动，一般没有输出或只有简单提示，属于正常现象。

sudo docker run --rm swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/hello-world:latest

如果你看到一段以 “Hello from Docker!” 开头的文字，就说明 Docker 已经成功安装了。

sudo usermod -aG docker $USER

$USER 是系统自动变量，会自动替换成你当前的登录用户名，不需要手动修改，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，也就是执行完之后先 exit 退出，再重新登录一次服务器。

这一步的作用是让 Docker 容器能够使用宿主机上的 NVIDIA GPU。

如果是 PWstudio cpu 版本安装, 请跳回之前的页面

sudo dnf install -y nvidia-container-toolkit

sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

# 务必重启 Docker 服务使配置生效
sudo systemctl restart docker

4.2 和 4.3 这两步只需要执行一次，不是每次用 Docker 都要重新做，配置好之后就一直生效了。

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（能看到显卡型号、驱动版本等），说明 nvidia-container-toolkit 安装成功，容器已经可以正常使用 GPU 了。

三样基础环境都装好后，点击链接继续安装 PWstudio 本身, 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