# RTX3090

## Docker インストール

Link: https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/

$sudo apt-get update
$sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg
$curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
$echo \
  "deb [arch=amd64 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 > /dev/null
$sudo apt-get update
$sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
$ apt-cache madison docker-ce
$sudo apt-get install docker-ce=5:20.10.3~3-0~ubuntu-bionic docker-ce-cli=5:20.10.3~3-0~ubuntu-bionic containerd.io
$sudo docker run hello-world

これでhello from dockerが出ればOK

## nvidia-container toolkit

Link: https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#setting-up-nvidia-container-toolkit

$distribution=$(. /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
$sudo apt-get update
$sudo apt-get install -y nvidia-docker2
$sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

これでnvidia-smiコマンドがDocker内でじっこうされるはず．

## docker-compose
### インストール
Link: https://docs.docker.com/compose/install/

$sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.28.4/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
$sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
$docker-compose --version

`docker-compose version 1.28.4, build cabd5cfb`
が出ると思います．

### 設定
このままではdocker-composeファイル上でruntime設定ができないので以下の設定を行う

$sudo apt install nvidia-container-runtime
$sudo systemctl daemon-reload
$sudo systemctl restart docker

## pytorch環境構築
NVIDIA提供のdockerコンテナでpytorchの環境を作ります．

サイトはこちら
https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:pytorch

$sudo docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:20.10-py3

pullが完了したら
実行

$sudo docker run --gpus all -it --rm -v kiyo-workspace:/home nvcr.io/nvidia/pytorch:20.10-py3

pythonのversionが3.6のままなので
pythonのversionを上げる．

$conda install -y python=3.7

## pytroch
pytorchのコンテナを試してみる．
https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tags?page=1&ordering=last_updated

$docker pull pytorch/pytorch:1.8.0-cuda11.1-cudnn8-devel
$

このコンテナ内ではvimが使えなかったので新しく入れる

$apt-get update
$apt-get install vim    

## Dockerfile作成
- python3.7以上
- GPUが動く．

方法
1. nvidit提供のコンテナをimageとして落としてDockerfile上にversionアップを記述する
2. pytorchコンテナから逐一構築していく．