需求
在服务器创建自己的docker
sudo docker run --network host --ipc host --name=hekailin -v /data1/hkl_workspace:/root/workspace -v /data1/hkl_workspace:/root/dataspace --privileged=true --device /dev/nvidiactl --device /dev/nvidia-uvm --device /dev/nvidia0 --device /dev/nvidia1 -it hujunjie/pytorch:latest /bin/bash参数讲解：
--network host --ipc host : 容器共享本机的 网络和端口号
--name=container_name : 容器名称 (之后进入容器需要使用名称)
-v ~/docker_workspace:/root/workspace : 将本地的 ~/docker_workspace 映射到 容器中的 /root/woorkspace 路径下
--privileged=true --device /dev/nvidiactl --device /dev/nvidia-uvm --device /dev/nvidia0 : 允许容器使用本机的 GPU 0
docker_image:version : 使用的 docker 镜像，推荐使用 hujunjie/pytorch:latest (docker 容器是基于镜像创建的)
需求
连接服务器中的docker容器
参考连接
Vscode连接远程服务器中的docker容器进行开发（两种方法）_vscode连接远程服务器的docker容器-CSDN博客
需求
docke容器中安装NVIDIA，conda
下载NVIDIA-Linux-x86_64-550.107.02.run，运行bash NVIDIA-Linux-x86_64-550.107.02.run
下载Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh，运行安装。
需求
向服务器中的docker上传文件
使用xftp上传本地文件到远程服务器时，需要修改docke容器中文件夹的属性，使其「普通用户」或者「组用户」拥有修改的权限。
chmod 777 <dir>需求
更新gcc
Linux 容器更新或降级 GCC 版本 · Lolipop’s Studio
需求
配置jupyter连接
容器中已经集成 jupyter lab
设置 jupyter lab 密码：
jupyter lab password
启动 jupyter lab:
jupyter lab --ip=* --port=端口 --allow-root
从而可以在浏览器通过 http://服务器ip地址:端口号访问
