要在 CentOS 7 上離線安裝 NVIDIA Container Toolkit，需確保已安裝 NVIDIA 驅動和 Docker 環境。以下是完整步驟及注意事項：

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?? 一、環境準備

1. 驗證 NVIDIA 驅動
   運行 nvidia-smi 確認驅動已正確安裝，若未安裝需先離線安裝驅動：

   • 下載對應 GPU 型號的驅動包（如 NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run）。
   • 禁用系統自帶 nouveau 驅動（修改 /etc/modprobe.d/blacklist.conf 并重建 initramfs）。
   • 通過 init 3 進入命令行模式安裝驅動。

2. 安裝 Docker CE
   若未安裝 Docker，需離線部署：

   • 下載 Docker 靜態二進制包（如 docker-20.10.9.tgz）。
   • 解壓并復制到 /usr/bin/：

     tar xzvf docker-20.10.9.tgz
     sudo cp docker/* /usr/bin/
     

   • 配置 systemd 服務并啟動（詳見）。

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📦 二、獲取離線 RPM 包

在聯網機器下載所需組件（需與 CentOS 7 架構一致）：

sudo yum install -y --downloadonly --downloaddir=/path/to/download \nvidia-container-toolkit \nvidia-container-runtime \libnvidia-container1 \libnvidia-container-tools \nvidia-docker2

關鍵組件清單：

包名	作用	來源
libnvidia-container*	容器底層庫支持
nvidia-container-runtime	容器運行時接口
nvidia-container-toolkit	核心工具包
nvidia-docker2	Docker 集成配置

💡 注：將所有 RPM 包傳輸到目標服務器的離線環境（如 /opt/nvidia-rpms/）。

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🔧 三、安裝步驟

1. 批量安裝 RPM 包
   進入存放目錄執行：

   cd /opt/nvidia-rpms
   sudo rpm -Uvh *.rpm --nodeps --force  # 忽略依賴強制安裝
   

   ?? 若遇依賴錯誤，需手動補充缺失包（如 dkms）。

2. 配置 Docker 使用 NVIDIA Runtime
   生成默認配置并重啟服務：

   sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker  # 生成 /etc/docker/daemon.json
   sudo systemctl restart docker
   

   確認 /etc/docker/daemon.json 包含：

   {"runtimes": {"nvidia": {"path": "nvidia-container-runtime","runtimeArgs": []}},"default-runtime": "nvidia"
   }
   

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🧪 四、驗證安裝

1. 檢查工具包版本：

   nvidia-ctk --version  # 應輸出類似 1.14.1
   

2. 運行測試容器：

   docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi
   

   成功則顯示與宿主機一致的 GPU 信息。

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?? 關鍵注意事項

1. 依賴沖突處理
   若強制安裝（--nodeps）后 Docker 啟動失敗，檢查日志 journalctl -u docker，常見問題為內核版本不匹配或缺失 libcuda.so。

2. 離線環境限制

   • CUDA 鏡像需提前在聯網環境下載（如 nvidia/cuda:11.0-base）。
   • 避免升級內核，否則需重新編譯驅動。

3. GPU 資源隔離
   多容器共享 GPU 時，可通過 docker run --gpus '"device=0"' 指定設備。

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💎 額外建議

• CUDA 版本兼容性：確保容器內 CUDA 版本 ≤ 宿主機驅動支持的版本（通過 nvidia-smi 頂部顯示信息比對）。
• 替代方案：若環境允許，優先通過代理設置在線安裝（修改 /etc/yum.conf 添加 proxy=http://x.x.x.x:port）。

遇到問題可參考 NVIDIA 官方文檔：Container Toolkit 離線指南。