autoware docker的安裝

前言

官方的安裝說明：

官方的安裝說明

安裝前，請確認安裝的硬件：

CPU with 8 cores
16GB RAM
[Optional] NVIDIA GPU (4GB RAM)

滿足需求

1. 安裝軟件依賴

這一步主要是安裝三個軟件：

Docker
NVIDIA Container Toolkit (preferred)
NVIDIA CUDA 12 compatible GPU Driver (preferred)

1.1 ??安裝 Docker??

步驟：
卸載舊版本（若有）：

sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc

安裝依賴工具：

sudo apt-get update
sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg lsb-release

添加 Docker 官方 GPG 密鑰和倉庫：

sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

安裝 Docker Engine：

sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

將用戶加入 docker 組（避免每次用 sudo）：

sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker ?# 刷新當前會話

? 驗證 Docker 安裝：

docker run --rm hello-world

??成功標志??：輸出 Hello from Docker! 及相關信息。

1.2???安裝 NVIDIA GPU 驅動（CUDA 12 兼容版本）??
?

步驟：
查看推薦驅動版本：

ubuntu-drivers list

安裝支持 ??CUDA 12?? 的驅動（如 nvidia-driver-535）：

sudo apt install nvidia-driver-535

注：具體版本需參考 NVIDIA 官網。驅動版本 ≥525.60.13 通常兼容 CUDA 12。

重啟系統：

sudo reboot

? 驗證驅動安裝：

nvidia-smi

??成功標志??：
輸出 GPU 信息表格。
頂部顯示 CUDA Version: 12.x（表示驅動兼容 CUDA 12）。

1.3???安裝 NVIDIA Container Toolkit?

?

步驟：

添加倉庫和密鑰：

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

安裝工具包：

sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

重啟 Docker：
```
sudo systemctl restart docker
```

? 驗證 NVIDIA Container Toolkit：

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base nvidia-smi

??成功標志??：輸出與宿主機相同的?nvidia-smi?表格（GPU 訪問正常）。

最后一步，驗證不成功，類似于下面的錯誤，

錯誤原因是docker沒有辦法連接網絡，修改如下：

1. 確保自己能科學上網，并有代理的連接

2. 修改docker的服務器鏈接，如果沒有文件就新建一個文件，確保/etc/docker/daemon.json，如下圖所示。

具體的內容：

{
? ? "registry-mirrors": [
? ? "https://docker.nju.edu.cn",
? ? "https://do.nark.eu.org",
? ? "https://dockerproxy.com",
? ? "https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn",
? ? "https://2a6bf1988cb6428c877f723ec7530dbc.mirror.swr.myhuaweicloud.com",
? ? "https://docker.m.daocloud.io",
? ? "https://hub-mirror.c.163.com",
? ? "https://mirror.baidubce.com",
? ? "https://dockerhub.icu",
? ? "https://docker.registry.cyou",
? ? "https://docker-cf.registry.cyou",
? ? "https://dockercf.jsdelivr.fyi",
? ? "https://docker.jsdelivr.fyi",
? ? "https://dockertest.jsdelivr.fyi",
? ? "https://mirror.aliyuncs.com",
? ? "https://dockerproxy.com",
? ? "https://mirror.baidubce.com",
? ? "https://docker.m.daocloud.io",
? ? "https://docker.nju.edu.cn",
? ? "https://docker.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn",
? ? "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
? ? "https://mirror.iscas.ac.cn",
? ? "https://docker.rainbond.cc"
? ? ]
}
?

3. 新建docker代理

sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d
sudo tee /etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf <<EOF
[Service]
Environment="HTTP_PROXY=http://<代理IP>:<端口>"
Environment="HTTPS_PROXY=http://<代理IP>:<端口>"
EOF
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart docker

注意：這個時候需要代理（科學上網），最終結果如下圖所示。

4.?修復GPG密鑰與倉庫配置
??重新添加Docker官方GPG密鑰??
密鑰過期會導致倉庫驗證失敗：

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg

??修正倉庫地址格式??
確保路徑包含 signed-by 參數（Ubuntu 22.04+必需）：

echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list

做完上面的事情后，使用下面兩個命令，進行測試，確保docker工作正常

docker pull nginx:latest
docker pull ubuntu:latest

如果上面的兩個命令，可以，但是

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base nvidia-smi

還是不可以的話，很有可能是網絡問題，換個時間，換個網絡試試。我出現了上面的問題，晚上能拉取Nginx和Ubuntu，但是就是不能拉取nvidia的鏡像。第二天，中午，就可以了，可能是代理服務器換了代理。

最終成功的結果，如下圖所示。

2. 拉取鏡像

2.1 總體思路

直接在國內拉取鏡像是不能完成的，由于網絡原因，即使是能科學*上*網，也是不行的。因此，需要借助國內的云服務商提供的服務，先把鏡像拉到國內云服務商上，然后，再從云服務商上拉取鏡像。

為了在云服務商商拉取鏡像，就需要先在GitHub上建一個倉庫，并在GitHub倉庫上創建一個Dockefile文件，便可以，下面進行具體的說明。

說明：

1. 上面的說法是再測試前給出的思路，以上思路整體做完后，騰訊云還是不能從autoware官網拉取其官網的docker鏡像；

2. 最終的解決方案還是直接從docker鏡像的官網拉取鏡像，詳見2.3節最后部分及2.4節

2.2 建立GitHub倉庫

在GitHub上新建一個倉庫，如下圖所示，點擊New。

選擇公用倉庫，其它默認。

點擊創建倉庫，根據GitHub給出的命令，在本地創建git倉庫，并同步到GitHub，具體操作流程，參考下圖。

注意：在該倉庫中，就只有一個文件，放置的是Dockerfile，內容是根據海外dock的文件位置，構建自己Dock的地址。

如：構建autoware的鏡像，則：

FROM ghcr.io/autowarefoundation/autoware:universe-devel-cuda

2.3 建立騰訊云容器鏡像服務

登錄騰訊云后，在控制臺檢索“鏡像”，進入容器鏡像服務，首先，新建命名空間。新建命名空間的時候，一定要注意，一定要選擇北美的地理位置，我在阿里上選了新加坡，結果構建不成功。而且阿里只有一次選擇地理位置的機會，所以，沒有辦法才切換到騰訊云。

然后，新建一個倉庫

點擊倉庫名，選擇鏡像構建，點擊“新建鏡像構建規則”，選擇GitHub，填寫GitHub代碼倉庫，選擇分支，填寫版本規則（名字自己取），后面的分支標簽，更新時間，commit號打上√

點擊立即構建

指定分支

等待構建完成。需要很長時間，耐心等待。

鏡像構建成功后如上圖所示。

注意：

1. 上面的日志有一部分是邊做邊截圖的，不一定完善，只作為參考。

2. 經過我的驗證，autoware官網的docker還是無法拉取，以上拉取成功的是從docker官網拉取的。

3. docker官網并沒有官方autoware鏡像，因此，只能拉取其它作者建立的修改后的鏡像；

autoware的檢索結果

最終拉取的dock鏡像

上面的dock鏡像的官網：

Running Multiple Autoware-Powered Vehicles in Carla using Zenoh - Autoware

這個鏡像應該是比官網的鏡像更加符合研究者的需求，集合了autoware和模擬器carla，并且可以是多車控制的。

2.4 拉取鏡像

從騰訊云拉取，參考倉庫的快捷指令即可。

本文檔最終還是沒有從騰訊云拉取鏡像，而是直接通過科學**上網，從docker官網拉取了相應的鏡像，如下圖所示。

代碼如下：

docker pull 2256906828/zenoh_autoware:0.3.0

總結

由于網絡原因，很難從外網拉取鏡像，本文描述了，如何通過國內的云中轉拉取鏡像的方法。實際測試的效果是，autoware官方的鏡像很難拉取，即使通過海外云也不行。所以，拉取autoware鏡像的方法，還是從docker鏡像官網，下載修改過的鏡像。如果從docker官網下載，多重復幾次拉取，基本都可以的，也無須使用云進行中轉。雖然，通過云中轉在本文中拉取autoware是不需要的，但是，也是一種docker拉取的方法，作為記錄保留在本文檔