PaddleOCR系列（一）--环境搭建

官方建议使用他们的docker镜像，所以我们按照他们建议的来。

环境搭建其实很简单，其实不需要在宿主机上配置cuda及cudnn，只需要保证宿主机上的cuda大于docker镜像中的就可以了。

所以我们直接安装最新版的显卡驱动就可以了，最重要的是下面的三步，对于想尝鲜的同学来说，这个环境是最重要的，因为不管你想部署CPU还是GPU版本的，

PaddleHub Serving方式还是PaddleServing，我都准备好了Dockerfile文件,对应的模型文件及三方库我也都放在自己的仓库里了，（PS：直接使用官方的Dockerfile是部署不起来的，PaddleServing版本官方目前也没出Dockerfile）

• 1.安装新版docker>=19.03

• 2.安装NVIDIA驱动

• 3.安装NVIDIA Container Runtime

下面正式开始：

一、安装Docker

• 一键安装脚本,安装参考：curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

• 版本检查(需大于19.03)：docker -v

• 更换源：

echo "\
{
\"registry-mirrors\": [
\"https://kfwkfulq.mirror.aliyuncs.com\",
\"https://2lqq34jg.mirror.aliyuncs.com\",
\"https://pee6w651.mirror.aliyuncs.com\",
\"https://registry.docker-cn.com\",
\"http://hub-mirror.c.163.com\"
],
\"dns\": [
\"8.8.8.8\",
\"8.8.4.4\"
]
}" > /etc/docker/daemon.json && /etc/init.d/docker restart

二、安装NVIDIA驱动

• 不要使用ppa方式安装，这种方式安装的驱动版本较低

• 卸载已安装的nvidia驱动：
  
  apt-get --purge remove *nvidia* *cublas* cuda* -y && apt autoremove -y

• 在官网检索并下载驱动文件,比如我下载的文件为NVIDIA-Linux-x86_64-465.31.run

• 禁用 nouveau

    echo "\
    blacklist nouveau
    options nouveau modeset=0
    ">>/etc/modprobe.d/blacklist.conf
  

• 使生效：update-initramfs -u，完成后一定要重启一下系统

• 安装驱动文件：

  若安装了图形界面，Ctrl+Alt+F2先打开一个TTY，然后执行如下命令：

    service lightdm stop
    sh NVIDIA-Linux-x86_64-465.31.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files
  

  安装过程中如果有些选项，直接默认就可以了

• 检查：nvidia-smi能显示出信息基本上就可以了

三、安装NVIDIA Container Runtime，官方文档详见这里

添加gpgkey（国内环境，最好挂代理）：

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

安装（国内环境，最好挂代理）：

sudo apt-get update \
    && sudo apt-get install -y nvidia-container-runtime

重启docker：

systemctl restart docker.service