Guía para principiantes sobre NVIDIA Container Toolkit en visión artificial

Imagine un sistema de cámara que debe analizar miles de imágenes por segundo. Las aplicaciones de aprendizaje automático suelen depender de la aceleración de la GPU para procesar datos rápidamente. Nvidia ofrece una solución con su kit de herramientas para contenedores. Este kit permite a los usuarios ejecutar contenedores Docker que acceden a las GPU de Nvidia sin una configuración compleja. El kit automatiza la configuración de controladores y bibliotecas para cada contenedor. Los usuarios pueden implementar cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático con menos pasos. El kit de herramientas de Nvidia elimina el aprovisionamiento manual de la GPU, lo que facilita la implementación de Docker para principiantes. Muchos proyectos de visión artificial ahora utilizan el sistema de visión artificial NVIDIA Container Toolkit para un acceso eficiente a la GPU. La integración de Nvidia con Docker facilita la escalabilidad de las aplicaciones de aprendizaje automático en diferentes hardware. Nvidia ha hecho que los contenedores con GPU sean más accesibles para todos.

Puntos clave

• NVIDIA Container Toolkit le permite ejecutar aplicaciones impulsadas por GPU dentro de contenedores Docker fácilmente, sin una configuración compleja.
• Sistemas de visión artificial Obtenga un procesamiento más rápido y una mejor eficiencia al usar el kit de herramientas para acceder a las GPU NVIDIA en contenedores.
• Para utilizar el kit de herramientas, su sistema necesita una GPU NVIDIA compatible (Volta o más nueva), controladores adecuados, Docker y un sistema operativo compatible como Ubuntu o Windows con WSL2.
• La configuración implica instalar los controladores NVIDIA, Docker y el kit de herramientas de contenedores, y luego configurar Docker para permitir el acceso a la GPU para los contenedores.
• Mantenga su sistema actualizado, utilice imágenes de contenedores oficiales habilitadas para GPU y monitoree el uso de la GPU para garantizar cargas de trabajo de visión artificial seguras y eficientes.

¿Qué es NVIDIA Container Toolkit?

El kit de herramientas para contenedores de NVIDIA ayuda a los usuarios a ejecutar aplicaciones aceleradas por GPU dentro de contenedores. Este kit proporciona utilidades de código abierto que facilitan la implementación de aplicaciones de aprendizaje automático y cargas de trabajo de IA en contenedores Docker. Los usuarios no necesitan modificar sus aplicaciones para acceder a los recursos de la GPU. El kit funciona con muchas distribuciones de Linux y admite diferentes entornos de ejecución de contenedores, como Docker y containerd. El kit de herramientas para contenedores de NVIDIA incluye una biblioteca de entornos de ejecución de contenedores y otras herramientas que configuran los contenedores para usar las GPU de NVIDIA. Esta configuración permite la contenedorización y el aislamiento sin problemas de las cargas de trabajo aceleradas por GPU.

CARACTERÍSTICAS PRINCIPALES

• NVIDIA Container Toolkit incluye NVIDIA Container Runtime, Runtime Hook, Container Library y CLI, y la Toolkit CLI.
• Estos componentes configuran automáticamente los contenedores de Linux para usar las GPU NVIDIA, lo cual es importante para máquina vision y aplicaciones de aprendizaje automático.
• El kit de herramientas admite muchos entornos de ejecución de contenedores, como Docker, containerd, cri-o y lxc.
• Proporciona utilidades para configurar tiempos de ejecución y generar especificaciones de interfaz de dispositivo contenedor (CDI).
• NVIDIA Container Runtime Hook inyecta dispositivos GPU en los contenedores antes de que se inicien, para que los contenedores puedan acceder a los recursos de la GPU.
• La biblioteca de contenedores de NVIDIA y la CLI ofrecen API y herramientas de línea de comandos para ayudar con la compatibilidad de GPU en contenedores.
• NVIDIA Container Runtime actúa como un envoltorio alrededor de los entornos de ejecución nativos, agregando dispositivos GPU y montajes a las especificaciones del contenedor.
• La CLI del kit de herramientas ayuda a los usuarios a configurar los tiempos de ejecución de los contenedores y administrar las especificaciones de los dispositivos, lo que facilita la implementación.

¿Por qué utilizarlo para visión artificial?

Los sistemas de visión artificial requieren un procesamiento rápido para tareas como el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos. NVIDIA Container Toolkit proporciona a estos sistemas acceso a la aceleración de GPU dentro de los contenedores. Este kit de herramientas mejora el rendimiento y la eficiencia de las cargas de trabajo de IA y ML. La siguiente tabla muestra cómo el kit de herramientas facilita los flujos de trabajo de visión artificial:

NVIDIA Container Toolkit ayuda a los usuarios a implementar, escalar y gestionar aplicaciones de aprendizaje automático en contenedores Docker. Es compatible con cargas de trabajo de IA y ML, simplificando y haciendo fiable la aceleración de GPU.

Requisitos previos para la GPU NVIDIA

Requisitos de hardware

Antes de configurar NVIDIA Container Toolkit, los usuarios deben comprobar si su sistema cumple los requisitos de hardware. Un sistema compatible debe tener una arquitectura x86-64 o ARM64. La mayoría de los ordenadores de sobremesa y servidores modernos utilizan estas arquitecturas. El sistema debe incluir una GPU NVIDIA con arquitectura Volta o superior. Esto significa que la GPU debe tener una capacidad de cómputo de al menos 7.0. Modelos populares como NVIDIA A6000, A100 o H100 cumplen este requisito y ofrecen al menos 32 GB de memoria. La CPU debe tener al menos 4 núcleos para gestionar las cargas de trabajo de visión artificial de forma eficiente. La memoria del sistema debe ser de al menos 16 GB de RAM, pero una mayor cantidad de memoria facilita el uso de conjuntos de datos más grandes. El espacio de almacenamiento debe ser de al menos 100 GB en un SSD NVMe para un acceso rápido a los datos.

Consejo: Los chips Apple M2 pueden ejecutar el kit de herramientas, pero el rendimiento disminuye debido a la emulación.

A continuación se muestra una tabla con algunas GPU Nvidia compatibles con tareas de visión artificial:

Software y controladores

El software y los controladores correctos son esenciales para ejecutar NVIDIA Container Toolkit. El sistema debe usar controladores de NVIDIA recientes, con la versión 525.60.13 o superior en Linux. Para Windows, se requiere la versión 527.41 o superior. El sistema operativo debe ser una distribución de Linux reciente, como Ubuntu 20.04 o posterior, o Windows 11 con WSL2. Docker debe estar instalado; se recomienda la versión 19.03 o superior. El kit de herramientas funciona con las versiones 18.09, 19.03 y 20.10 de Docker en sistemas amd64, ppc64le y arm64. El kernel de Linux debe ser la versión 3.10 o posterior.

No es necesario instalar las bibliotecas CUDA en el host, pero la GPU de Nvidia debe ser compatible con la versión 12.0 o superior de CUDA. Los controladores deben ser compatibles con las bibliotecas CUDA utilizadas en los contenedores. Esta configuración garantiza que las aplicaciones de visión artificial puedan acceder a la GPU para un procesamiento acelerado.

Nota: En algunas distribuciones de Linux, la compatibilidad con Docker puede ser limitada. Los usuarios pueden probar entornos de ejecución de contenedores alternativos si es necesario.

Configuración con Docker y compatibilidad con GPU

Configurando un sistema de visión artificial La compatibilidad con Docker y GPU implica varios pasos. Cada paso garantiza que los contenedores puedan acceder a la GPU para cargas de trabajo aceleradas. El proceso incluye la instalación de los controladores de Nvidia, Docker, el kit de herramientas para contenedores de Nvidia y la configuración de Docker para el acceso a la GPU. Esta guía explica cada paso en detalle.

Instalar controladores NVIDIA

Los controladores Nvidia adecuados son esenciales para el acceso a la GPU en contenedores. Los siguientes pasos describen el proceso de instalación en un sistema Linux:

1. Confirme que el sistema utiliza arquitectura x86_64 y una versión de kernel Linux superior a 3.10.
2. Usa el gestor de paquetes de tu distribución de Linux para instalar los controladores de Nvidia. Se recomienda este método para mayor estabilidad.
3. Alternativamente, descargue el instalador oficial .run desde la página de descargas de controladores de Nvidia y ejecútelo.
4. Algunas distribuciones permiten instalar controladores desde el repositorio de red de CUDA. Siga la guía oficial para este método.
5. Asegúrese de que la versión del controlador de NVIDIA instalado sea al menos la 418.81.07. Esta versión es compatible con el entorno de ejecución de contenedores de NVIDIA y Docker con compatibilidad con GPU.
6. Verifique que la GPU sea compatible (arquitectura Kepler o más nueva).
7. Después de instalar los controladores, proceda a la instalación de Docker.

Consejo: Después de la instalación, ejecute nvidia-smi En la terminal. Este comando comprueba si se reconoce la GPU y si los controladores están cargados.

Los problemas comunes durante la instalación del controlador incluyen la falla de nvidia-smi Para comunicarse con la GPU. Esto suele ocurrir cuando se instala una versión incorrecta del controlador. Los usuarios deben comprobar que el controlador coincida con las bibliotecas de GPU y CUDA. Si se producen errores, desinstale los controladores existentes y reinstale la versión correcta. La siguiente tabla enumera problemas frecuentes y sus soluciones:

Nota: Pueden aparecer errores XID en entornos virtualizados. Estos errores indican problemas de hardware o controladores. Los usuarios deben consultar la documentación de NVIDIA para obtener información sobre los códigos XID específicos.

Instalar Docker

Docker proporciona la base para ejecutar contenedores con compatibilidad con GPU. Los siguientes pasos guían a los usuarios durante la instalación:

1. Verifique que la distribución de Linux y la GPU cumplan con los requisitos.
2. Instale Docker Community Edition (CE) versión 18.09 o más reciente.
3. Confirme que los controladores de Nvidia estén instalados y cumplan con la versión mínima.
4. Después de instalar Docker, pruebe el servicio con sudo systemctl status docker.

Si falla la instalación de Docker, los usuarios pueden intentar estos pasos de solución de problemas:

• Comprueba si el servicio Docker se está ejecutando.
• Agregue el usuario al grupo Docker para obtener los permisos adecuados:

  sudo usermod -aG docker $USER
  

• Inspeccionar los registros del demonio de Docker en busca de errores:

  sudo journalctl -u docker.service
  

• Asegúrese de que haya suficiente CPU y memoria disponibles.
• Reinstale Docker si los problemas de inicio persisten.
• Espacio libre en disco con:

  docker system prune -a
  

• Verifique las configuraciones de red y las reglas del firewall.
• Verificar las rutas y los permisos de montaje del volumen.

Consejo: en Windows, habilite WSL2 y la virtualización en BIOS antes de instalar Docker Desktop.

Instalar NVIDIA Container Toolkit

El kit de herramientas de contenedores de Nvidia habilita Docker con compatibilidad con GPU. Los siguientes pasos explican cómo instalarlo:

1. Agregue el repositorio de nvidia importando la clave GPG y la lista de repositorios.
2. Opcionalmente, habilite los paquetes experimentales editando la lista de repositorios.
3. Actualice la lista de paquetes utilizando el administrador de paquetes.
4. Instalar el paquete de herramientas del contenedor nvidia.
5. Configurar Docker para utilizar el entorno de ejecución del contenedor de Nvidia:

   sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
   

6. Reinicie el demonio Docker para aplicar los cambios.

Nota: El sistema debe tener los controladores Docker y Nvidia instalados antes de este paso.

Los usuarios pueden encontrar errores durante la instalación. Un error común es "Valores conflictivos establecidos para la opción Firmado por" durante apt updateEsto ocurre cuando varios archivos del repositorio hacen referencia al mismo repositorio de Nvidia de forma inconsistente. Para solucionarlo, elimine los archivos conflictivos, como libnvidia-container.list or nvidia-docker.list de /etc/apt/sources.list.d/Otro problema son los errores de permiso denegado en entornos SELinux. Ajuste las políticas de SELinux para otorgar los permisos necesarios.

Algunos usuarios reportan el error «nvidia-container-cli: initialization error: nvml error: driver not installed: unknown» en Ubuntu 24.04. Esto suele significar que el controlador de Nvidia no está instalado o es incompatible con el kit de herramientas. Los usuarios deben verificar la instalación del controlador y asegurar la compatibilidad con la versión del kit de herramientas.

Configurar Docker con compatibilidad con GPU

Configurar el acceso a la GPU en Docker garantiza que los contenedores puedan usar la GPU para cargas de trabajo de visión artificial. El entorno de ejecución del contenedor de Nvidia gestiona este proceso. La siguiente tabla muestra las propiedades de configuración clave:

Un archivo de muestra de Docker Compose reserva una GPU para un contenedor:

services:
  test:
    image: nvidia/cuda:12.9.0-base-ubuntu22.04
    command: nvidia-smi
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]

Ejecute esta configuración con:

docker compose up

Para verificar la compatibilidad de la GPU en Docker, ejecute:

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

Este comando verifica si el contenedor puede acceder a la GPU.

Para los marcos de aprendizaje automático, extraiga imágenes habilitadas para GPU, como TensorFlow con soporte para GPU:

docker run --gpus all -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu bash

Dentro del contenedor, use los comandos del marco para confirmar el acceso a la GPU.

Consejo: Utilice siempre imágenes oficiales predefinidas compatibles con GPU. Supervise el uso de la GPU con nvidia-smi Dentro de los contenedores. Aísle los recursos de la GPU con el --gpus bandera. Haga coincidir las bibliotecas cuda en contenedores con los controladores del host para obtener mejores resultados.

Herramientas de monitorización como DCGM Exporter, Prometheus y Grafana ayudan a monitorizar el uso de la GPU. Implemente estas herramientas en una pila de Docker Compose para monitorizar en tiempo real. Evite instalar controladores de GPU dentro de contenedores. El entorno de ejecución de contenedores de Nvidia expone los controladores necesarios para el acceso a la GPU.

Configurar el acceso a la GPU en Docker con el entorno de ejecución de contenedores de Nvidia permite que las cargas de trabajo de visión artificial se ejecuten eficientemente. Una instalación y configuración correctas garantizan una compatibilidad fiable con la GPU en Docker para todos los contenedores.

Ejecución de aplicaciones de aprendizaje automático

Sistema de visión artificial NVIDIA Container Toolkit

El sistema de visión artificial del kit de herramientas de contenedores de NVIDIA ofrece a los desarrolladores una forma de ejecutar aplicaciones en contenedores que requieren acceso a la GPU. Muchas industrias utilizan este sistema para tareas como la detección de objetos, el análisis de vídeo y el procesamiento del lenguaje natural. El kit de herramientas es compatible. marcos de aprendizaje profundo Como TensorFlow y PyTorch. Estos frameworks facilitan el entrenamiento de modelos grandes y la ejecución de inferencias a escala. El entorno de ejecución de contenedores de Nvidia gestiona el acceso a la GPU para cada contenedor, lo que facilita la implementación de cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático.

La siguiente tabla muestra las áreas de aplicación de aprendizaje automático más populares que se benefician de la aceleración de la GPU:

Entre las aplicaciones contenedorizadas más populares se incluyen TensorFlow Serving, PyTorch, Frigate, DeepStack y Stable Diffusion. El entorno de ejecución de contenedores de Nvidia garantiza que estos contenedores utilicen la GPU de forma eficiente.

Ejemplo: Docker con soporte para GPU

Los desarrolladores pueden usar Docker con soporte para GPU para ejecutar una aplicación de visión artificial de ejemplo. Los pasos a continuación describen el proceso:

1. Instalar los controladores de Nvidia en el sistema host.
2. Instale Docker y agregue el usuario al grupo Docker.
3. Instalar el kit de herramientas de contenedores de nvidia.
4. Verificar el acceso a la GPU dentro de un contenedor con:

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

5. Ejecute contenedores de tensorflow o pytorch con soporte para GPU:

   docker run --gpus all tensorflow/tensorflow:latest-gpu
   

6. Utilice Nvidia GPU Cloud para extraer imágenes optimizadas para TensorFlow y PyTorch.
7. Configure el entorno de ejecución del contenedor de Nvidia para el acceso a la GPU predeterminado.

Esta configuración permite la asignación eficiente de recursos y el aislamiento para múltiples cargas de trabajo.

Consideraciones de Seguridad

La ejecución de contenedores acelerados por GPU presenta riesgos de seguridad. Los atacantes pueden explotar vulnerabilidades como CVE-2025-23359 para obtener acceso no autorizado. Esto puede provocar robo de datos, interrupciones operativas y escalada de privilegios. El entorno de ejecución de contenedores de NVIDIA y el sistema de visión artificial del kit de herramientas de contenedores de NVIDIA deben mantenerse actualizados con los parches de seguridad. Los administradores deben restringir el acceso a la API de Docker y evitar privilegios de root innecesarios. Deshabilitar las funciones no esenciales del kit de herramientas reduce la superficie de ataque. El uso de contención a nivel de máquina virtual y segmentación de GPU por hardware ayuda a aislar las cargas de trabajo. Las herramientas de monitorización y los controles de acceso robustos protegen contra amenazas. La aplicación regular de parches y el uso de imágenes base reforzadas mejoran la seguridad de todos los contenedores.

Mejores prácticas y próximos pasos

Optimizar para visión artificial

Proyectos de visión artificial Se requiere un ajuste cuidadoso para obtener los mejores resultados. Los desarrolladores deben seleccionar una imagen de contenedor que coincida con el marco de aprendizaje automático requerido. Pueden usar imágenes de fuentes confiables como el catálogo NGC de Nvidia. Cada contenedor debe incluir únicamente las bibliotecas y herramientas necesarias para la tarea. Este enfoque mantiene el contenedor ligero y seguro. Los desarrolladores deben asignar la cantidad correcta de recursos de GPU a cada contenedor. Pueden usar... --gpus Marca en Docker para controlar el uso de la GPU. Las herramientas de monitorización permiten monitorizar el rendimiento de la GPU e identificar cuellos de botella.

Consejo: utilice una GPU dedicada para tareas críticas de visión artificial para evitar conflictos de recursos.

Mantener y actualizar

Las actualizaciones periódicas mantienen el sistema seguro y eficiente. Los desarrolladores deben actualizar los controladores de NVIDIA y el kit de herramientas de contenedores cuando haya nuevas versiones disponibles. También deben actualizar las imágenes de los contenedores para incluir los parches de seguridad más recientes. Los scripts automatizados pueden ayudar a buscar actualizaciones y aplicarlas. Probar las actualizaciones en un entorno de pruebas previene problemas en producción. Mantener la documentación de cada configuración de contenedor ayuda a los equipos a gestionar los cambios a lo largo del tiempo.

Un ejemplo simple de script de comprobación de actualización:

docker pull nvidia/cuda:latest
sudo apt update && sudo apt upgrade nvidia-driver

Recursos

Muchos recursos ayudan a los principiantes a aprender más sobre los contenedores acelerados por GPU. El catálogo NGC de NVIDIA ofrece imágenes de contenedores preconstruidas para aprendizaje profundo y visión artificial. La documentación oficial de Docker explica cómo administrar contenedores y la compatibilidad con GPU. Los foros de la comunidad y los repositorios de GitHub ofrecen consejos para la resolución de problemas y ejemplos de proyectos.

Explorar estos recursos ayuda a los usuarios a mejorar su sistemas de visión artificial y manténgase actualizado con nuevas herramientas.

NVIDIA Container Toolkit ayuda a los usuarios a ejecutar aplicaciones de visión artificial con aceleración de GPU. Los principiantes suelen seguir estos pasos:

1. Reinicie Docker para aplicar los cambios.
2. Inicie sesión en Docker Hub.
3. Extraer una imagen de Docker CUDA.
4. Ejecute la imagen para verificar el acceso a la GPU.
5. Utilice las funciones de Docker para escalar y probar modelos.

El catálogo de NGC ofrece numerosos contenedores optimizados para GPU, modelos preentrenados y marcos para aprendizaje profundo y visión artificial. Con la configuración adecuada, cualquiera puede crear potentes soluciones de IA y explorar nuevas ideas en visión artificial.

Preguntas Frecuentes

¿Qué sistemas operativos admiten NVIDIA Container Toolkit?

Distribuciones de Linux como Ubuntu, CentOS y Debian son compatibles con el kit de herramientas. Los usuarios de Windows pueden usarlo a través de WSL2. La mayoría de los usuarios eligen Ubuntu por su excelente compatibilidad y el apoyo de la comunidad.

¿Pueden los usuarios ejecutar varios contenedores con acceso a la GPU al mismo tiempo?

Sí. El kit de herramientas permite que varios contenedores compartan una o más GPU. Los usuarios pueden configurar el número de GPU para cada contenedor mediante --gpus bandera en Docker.

¿El kit de herramientas funciona con todas las GPU NVIDIA?

No. El kit de herramientas es compatible con GPU con arquitectura Volta o posterior. Es posible que las GPU anteriores no funcionen. Se recomienda a los usuarios verificar el modelo de la GPU y la capacidad de procesamiento antes de comenzar.

¿Cómo pueden los usuarios comprobar si un contenedor utiliza la GPU?

Los usuarios pueden ejecutar este comando dentro del contenedor:

nvidia-smi

Si la GPU aparece en la salida, el contenedor tiene acceso a la GPU.

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