Перейти к основному содержимому
Версия: 1.1.0

1. Системные требования

1.1 Минимальные системные требования​

Аппаратные средства​

ЦП:

  • 6 ядер (12 потоков)
  • частота - 2,8 ГГц
  • расширения набора команд: AVX/AVX2

ОЗУ:

  • объем 6 ГБ (при запуске одного экземпляра каждого сервиса)

SSD/HDD:

  • свободное пространство от 30 ГБ
  • не менее 20% свободного места в файловой системе

Программное обеспечение​

  • ОС Ubuntu 22.04
  • Docker версии 20.10.17
  • Kubernetes версии 1.23.8
  • Helm версии 3.10.2
  • Python версии 3.8.10 со следующими библиотеками:
    • jsonschema - 4.5.1

Примечание: Docker, Kubernetes, Helm можно установить командой из пункта 2.1.3 (требуется подключение к интернету).

1.2 Требования для GPU (опционально)​

Видеокарта с графическим процессором от компании Nvidia поддерживающем CUDA версии 11.6.

1.3. Настройка системы для использования GPU (опционально)​

1.3.1 Установка Nvidia Container Toolkit​

Для установки Nvidia Container Toolkit выполните следующую последовательность команд:

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

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

1.3.2 Конфигурация Docker​

Для установки nvidia-container-runtime в качестве низкоуровневой среды выполнения по умолчанию добавьте следующие строки в файл конфигурации, который находится по адресу /etc/docker/daemon.json:

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

1.3.3 Применение конфигурации​

Перезапустите docker-service, выполнив следующую команду:

$ sudo systemctl restart docker

1.3.4 Проверка работоспособности​

Для проверки правильности установки запустите следующую команду:

$ sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

В результате в консоли должен появится следующий вывод:

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.78.01    Driver Version: 525.78.01    CUDA Version: 12.0     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ...  Off  | 00000000:00:10.0 Off |                  N/A |
|  0%   27C    P8     9W / 280W |      6MiB / 11264MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
+-----------------------------------------------------------------------------+