Antwort mit KI erzeugt:
Lösung des Problems mit NVIDIA-Grafikkarte und Docker
Um das Problem zu lösen, das Sie mit Ihrer NVIDIA-Grafikkarte und Docker beim Versuch, h2o-gpt (Chatbot) auszuführen, erleben, müssen wir einige Aspekte in Betracht ziehen. Die Fehlermeldung "Auto-detected mode as 'legacy'" deutet darauf hin, dass es Probleme mit der Kommunikation zwischen Docker und der NVIDIA-GPU unter Verwendung der NVIDIA-Container-Toolkits gibt. Die Fehlermeldung bezüglich
libnvidia-ml.so.1 weist auf ein Problem mit dem NVIDIA Driver bzw. mit der NVIDIA Container Toolkit Installation hin. Hier sind Schritte, die Ihnen helfen könnten, das Problem zu beheben:
1.
Sicherstellen, dass NVIDIA Treiber korrekt installiert sind
Der
nvidia-smi Befehl funktioniert, was gut ist. Es bestätigt, dass die NVIDIA-Treiber korrekt installiert sind und die Grafikkarte erkannt wird. Ihre Ausgabe zeigt, dass der Treiber erfolgreich kommunizieren kann.
2.
Installieren oder Überprüfen der NVIDIA Docker-Integration
Die Fehlermeldung deutet darauf hin, dass möglicherweise die NVIDIA Container Runtime Library (
nvidia-container-runtime) nicht richtig installiert oder konfiguriert ist. Stellen Sie sicher, dass Sie die NVIDIA Container Toolkit installiert haben, um Docker die Verwendung der GPU zu ermöglichen. Installationsschritte für NVIDIA Docker-Integration:
-
Schritt 1: Füge das NVIDIA-Paket-Repository hinzu. (Die genauen Befehle können je nach Ihrem Betriebssystem variieren.)
shell
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
-
Schritt 2: Installiere das NVIDIA Docker Toolkit.
shell
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
-
Schritt 3: Neustarten des Docker-Dienstes.
shell
sudo systemctl restart docker
3.
Aktualisieren der Docker-Compose-Datei
Die von Ihnen bereitgestellte Docker-Compose-Datei verwendet eine alte Syntax, um auf die GPU zuzugreifen. Seit Docker 19.03 können Sie die
--gpus Option verwenden, um Docker-Containern den Zugriff auf die NVIDIA-GPUs zu ermöglichen. Allerdings müssen Sie dafür Ihre Docker-Compose-Datei auf Version '3.8' oder höher setzen und die entsprechende Konfiguration anpassen:
Beispiel für eine angepasste
docker-compose.yml:
yaml
version: '3.8'
services:
h2ogpt:
image: gcr.io/vorvan/h2oai/h2ogpt-runtime:latest
container_name: h2ogpt
shm_size: '2gb'
environment:
- ANONYMIZED_TELEMETRY=False
- HF_DATASETS_OFFLINE=1
volumes:
- $HOME/.cache:/workspace/.cache
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
device_ids: ['0']
capabilities: [gpu]
# Weiterer Konfigurationsteil Ihrer `docker-compose.yaml`
Nachdem Sie die
nvidia-docker2 Installation und die
docker-compose.yml Konfiguration angepasst haben, sollte Docker in der Lage sein, korrekt mit der NVIDIA-GPU zu kommunizieren.
4.
Überprüfen Sie den GPU-Zugriff
Nach diesen Schritten können Sie überprüfen, ob Docker jetzt erfolgreich auf die GPU zugreifen kann, indem Sie einen einfachen GPU-Testcontainer starten:
shell
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
Dieser Befehl sollte eine
nvidia-smi-Ausgabe innerhalb des Containers liefern, ähnlich der, die Sie beim direkten Ausführen von
nvidia-smi auf Ihrem Host erhalten.
5.
Computer-Leistung prüfen
- Die Langsamkeit Ihres Systems kann durch viele Faktoren verursacht werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Hintergrundprozesse oder -dienste. Überwachen Sie die Systemressourcen mit Tools wie htop oder System Monitor, um festzustellen, ob bestimmte Prozesse ungewöhnlich viele Ressourcen beanspruchen.
- Überprüfen Sie auch, ob genügend Speicherplatz auf Ihrem Speichermedium vorhanden ist, da ein voller Speicher ebenfalls die Systemleistung beeinträchtigen kann.
Wenn Sie diese Schritte durchgeführt haben, sollte Ihr System konfiguriert sein, um Docker den Zugriff auf die NVIDIA-Grafikprozessoren zu ermöglichen, und das Problem mit der Fehlermeldung „Auto-detected mode as 'legacy'“ sollte behoben sein.
