本文是《Python從零開始進行AIGC大模型訓練與推理》（參考資料）專欄的一部分，所述方法和步驟基本上是通用的，不局限于AIGC大模型深度學習環(huán)境。

Docker AIGC等大模型深度學習環(huán)境搭建步驟主要包含如下步驟：

CUDA驅(qū)動更新Docker創(chuàng)建CUDA安裝與驗證CUDNN安裝與驗證conda Python環(huán)境安裝ssh服務(wù)安裝與配置全部命令

1 CUDA驅(qū)動更新

ChatGPT、Stable Diffusion等大模型屬于相對較新的模型，所以依賴的Pytorch經(jīng)常為torch1.12以上版本。相應(yīng)的CUDA版本則至少為CUDA 11.3，并且顯卡驅(qū)動對應(yīng)的CUDA版本號不能小于CUDA庫的版本號。下面將以CUDA 11.8驅(qū)動安裝為例。

1.1 原有版本CUDA驅(qū)動卸載

如果系統(tǒng)已安裝低版本CUDA驅(qū)動，那么可通過如下命令進行卸載。

sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt-get purge cuda*
sudo apt-get autoremove
sudo modprobe -r nvidia-drm#這一步不一定需要

1.2 CUDA驅(qū)動下載與安裝

CUDA下載地址為“https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive”，頁面如下所示，選擇“CUDA Toolkit 11.8.0 (October 2022), Versioned Online Documentation”。

選擇CUDA 11.8之后繼續(xù)選擇系統(tǒng)類型和下載文件，如下圖所示。選擇完成之后會顯示出runfile下載地址和安裝方式，即“wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run”和“sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run”。

輸入sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run安裝時，在安裝選項頁面用回車和上下鍵僅選擇安裝驅(qū)動，不安裝其他CUDA套件，如下圖所示。其中，前面的“X”表示已選擇的將要安裝內(nèi)容。

1.3 環(huán)境變量配置

待安裝完成之后，采用如下命令進行環(huán)境變量設(shè)置。

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lcoal/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
nvcc -V

1.4 nvcc -V驗證

運行nvcc -V命令時系統(tǒng)會輸出如下結(jié)果，顯示相應(yīng)驅(qū)動版本號。如果提示“Command 'nvcc' not found, but can be installed with”，那么使用“apt install nvidia-cuda-toolkit”安裝nvidia-cuda-toolkit即可。如果nvcc -V輸出的版本號不對，那么請按照上一節(jié)重新設(shè)置并更新環(huán)境變量。

1.5 重啟電腦

重啟電腦后，運行“nvidia-smi”，如果提示“NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.”

解決方法如下：

（1）先通過“ls -l /usr/src/”查看驅(qū)動版本號，如下圖最后一行“nvidia -v 520.61.05”。

（2）sudo dkms install -m nvidia -v 520.61.05

完成之后，輸入nvidia-smi可查看cuda版本和GPU顯存使用情況，如下圖所示。

1.6 安裝nvidia-container-toolkit

如果不安裝nvidia-container-toolkit，那么創(chuàng)建docker時可能會報錯“docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].”。安裝方法請參考“https://www.cnblogs.com/dan-baishucaizi/p/15102419.html”，即：

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-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

2 docker創(chuàng)建

docker容器是Linux下的虛擬機，并且在虛擬機下?lián)碛衦oot權(quán)限。這樣既可以獲取較高的權(quán)限，又可以避免對主機文件帶來誤操作。同一臺主機上可以創(chuàng)建多個docker，并且每個docker中可安裝不同版本CUDA，但是版本號不能高于主機CUDA驅(qū)動版本，否則可能會報錯“CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version”。

2.1 docker安裝

Docker命令一般需要sudo權(quán)限，即“sudo docker 命令內(nèi)容”。如果系統(tǒng)提示沒有docker命令，那么需要按照下面步驟安裝docker。

# 更新
$ sudo apt-get update
# 安裝最新的Docker
sudo apt-get install docker.io
# 啟動
sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

2.2docker鏡像

Docker查看系統(tǒng)鏡像的方法為“docker images”，運行后會有如下頁面，頁面中含有鏡像ID，即IMAGE ID。

我們可以通過docker pull來下載鏡像，比如通過“docker pull ubuntu:18.04”下載基礎(chǔ)的ubuntu 18.04鏡像。下載完成后，可通過“docker images”命令進行查看，如上所述。

刪除已有鏡像的命令為“docker rmi IMAGE ID”。IMAGE ID不需要完整內(nèi)容，只需輸入前幾個字符就可以了，例如“docker rmi 394”

2.3 docker命令

容器Container相當于是根據(jù)鏡像安裝的虛擬機。

(1) 我們可以使用docker images來列出本地主機上的鏡像。

(2) 創(chuàng)建并運行docker容器：docker run -d -it -p 1088:8888 -p 1022:22 -p 1059:5900 -v /server/data:/docker/data --gpus all --shm-size="32g" ubuntu:18.04/bin/bash

-p：docker端口映射，冒號前為主機端口號，冒號后為docker容器端口號。
-v：docker共享文件夾，冒號前為主機文件夾，冒號后為docker容器文件夾。
--gpus all：docker中可使用GPU。
--shm-size="32g"：docker默認的最大內(nèi)存較小，這里修改為32G內(nèi)存，可根據(jù)修改自行替換為其他值。
ubuntu:18.04：鏡像名稱，為docker images返回中的一個，根據(jù)需要進行替換。

(3) 查看docker狀態(tài)：docker ps -a，可查看docker狀態(tài)，以及容器ID（countainerID）。

(4) 進入docker：docker exec -it countainerID /bin/bash，countainerID一般較長，只需前幾個數(shù)字就可以了，系統(tǒng)會自動識別，與上面刪除鏡像的方法類似。

（5）停止docker，docker stop countainerID。

（6）啟動docker，docker start countainerID，然后運行第（4）步進入docker。

（7）刪除docker，docker rm countainerID，運行前先通過第（5）步停止docker。

(8) 清除全部已停止運行的docker，docker system prune。

2.4docker創(chuàng)建鏡像

創(chuàng)建鏡像是指將本地的docker環(huán)境打包成鏡像，便于環(huán)境復制或部署。提交鏡像的命令如下所示。

docker commit OPTIONS countainerID 自定義鏡像名稱:TAG說明

OPTIONS說明：

（1）-a :提交的鏡像作者；

（2）-c :使用Dockerfile指令來創(chuàng)建鏡像；

（3）-m :提交時的說明文字；

（4）-p :在commit時，將容器暫停。

鏡像提交示例如下：

docker commit -a "rdfast" -m "aigc base" 2c5 aigc:v1

2.5docker創(chuàng)建與運行示例

根據(jù)前文描述，我們主要運行下面三條命令進行docker創(chuàng)建與運行。

docker pull ubuntu:18.04
docker run -d -it -p 1088:8888 -p 1022:22 -p 1059:5900 -v /server/data:/docker/data --gpus all --shm-size="32g" ubuntu:18.04 /bin/bash
docker exec -it countainerID /bin/bash

下文各種環(huán)境的安裝可以在主機上運行，也可以在docker中進行，安裝步驟和方法完全一致。

3 CUDA安裝與驗證

ChatGPT、Stable Diffusion等大模型屬于相對較新的模型，所以依賴的Pytorch經(jīng)常為torch1.12以上版本。相應(yīng)的CUDA版本則至少為CUDA 11.3，并且顯卡驅(qū)動對應(yīng)的CUDA版本號不能小于CUDA庫的版本號。由于上述主機已安裝CUDA 11.8驅(qū)動，docker內(nèi)安裝不大于11.8版本的CUDA都是可以的。下面以CUDA 11.3安裝為例。

3.1 容器內(nèi)基本環(huán)境安裝

以上docker的容器安裝了一個基礎(chǔ)的ubuntu 18.04系統(tǒng)，現(xiàn)在需要安裝一些基本環(huán)境，命令如下所示。

apt-get update
apt-get install ssh vim gcc cmake build-essential -y

3.2 CUDA驅(qū)動下載與安裝

CUDA下載地址為“https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive”，頁面如下所示，選擇“CUDA Toolkit 11.3.0 (April 2021), Versioned Online Documentation”。

選擇CUDA 11.3之后繼續(xù)選擇系統(tǒng)類型和下載文件，如下圖所示。選擇完成之后會顯示出runfile下載地址和安裝方式，即“wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run”和“sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run”。

輸入sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run安裝時，在安裝選項頁面用回車和上下鍵選擇安裝內(nèi)容，注意不要選擇驅(qū)動（驅(qū)動已經(jīng)在此之前安裝過了），如下圖所示。其中，前面的“X”表示已選擇的將要安裝內(nèi)容。

3.3 環(huán)境變量配置

待安裝完成之后，采用如下命令進行環(huán)境變量設(shè)置。

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lcoal/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
nvcc -V

運行“nvcc -V”后輸出如下內(nèi)容。

3.4 CUDA安裝驗證

在命令行分別輸入如下內(nèi)容驗證CUDA是否安裝成功。

（1）cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery

（2）make

（3）./deviceQuery

運行上述命令后，終端界面會有如下輸出。如果終端界面最后輸出“PASS”，則表示CUDA套件已經(jīng)成功安裝。

如果CUDA套件版本號大于驅(qū)動版本號，則有可能提示如下錯誤。

cudaGetDeviceCount returned 35
-> CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
Result = FAIL

4 CUDNN安裝與驗證

4.1 cuDNN下載

cuDNN安裝文件下載官網(wǎng)地址為“https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive”，需要注冊后才能下載。cuDNN版本依賴于CUDA架構(gòu)版本，即需要與上一步安裝的CUDA組件相對應(yīng)。這里我們下載適合CUDA 11.3的cuDNN，即Download cuDNN v8.2.0 (April 23rd, 2021), for CUDA 11.x，并且系統(tǒng)版本為ubuntu 18.04（根據(jù)實際情況選擇相應(yīng)系統(tǒng)版本），如下圖所示。

由于cuDNN需要注冊登錄賬號才能下載，所以無法通過wget指令直接進行下載，需要通過瀏覽器頁面下載對應(yīng)安裝文件。其中，cuDNN安裝文件包括以下4個部分：

• cuDNN Library for Linux (x86_64)
• cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 (Deb)
• cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04 (Deb)
• cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04 (Deb)

4.2 cuDNN安裝

Linux cuDNN庫（cuDNN Library for Linux）是一個壓縮文件，通過終端指令“tar -zxvf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.0.53.tgz”進行解壓。cuDNN Library解壓結(jié)果需要復制到CUDA安裝目錄，相應(yīng)指令為“cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/”、“cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/”。復制后的庫文件需進一步增加權(quán)限，其指令為“chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*”。

剩下三個Deb文件（cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04(Deb)、cuDNN Developer Library for Ubuntu18.04(Deb)、cuDNN Code Samples and User Guide for Ubuntu18.04(Deb)）采用dpkg命令進行安裝，分別輸入指令“dpkg -i libcudnn8_8.2.0.53-1+cuda11.3_amd64.deb”、“dpkg -i libcudnn8-dev_8.2.0.53-1+cuda11.3_amd64.deb ”和“dpkg -i libcudnn8-samples_8.2.0.53-1+cuda11.3_amd64.deb”。

如果報如下不是軟連接（not a symbolic link）的錯，那么通過ln -sf命令逐一創(chuàng)建軟連接即可。

/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8 is not a symbolic link
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8 is not a symbolic link
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8 is not a symbolic link
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8 is not a symbolic link
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8 is not a symbolic link
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8 is not a symbolic link
/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8 is not a symbolic link

解決方案如下：

ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8.2.0 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8
ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8.2.0 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8
ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8.2.0 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8
ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8.2.0 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8
ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8.2.0 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8
ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8.2.0 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8
ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8.2.0  /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8

4.3 cuDNN安裝驗證

經(jīng)過以上步驟，cuDNN相關(guān)文件已經(jīng)全部完成安裝，在命令行分別輸入如下內(nèi)容驗證cuDNN是否安裝成功。

（1）cd /usr/src/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN/

（2）make clean && make

（3）./mnistCUDNN

運行上述命令后，終端界面會有如下輸出。如果終端界面最后輸出“Test passed”，則表示cuDNN套件已經(jīng)成功安裝。

如果提示如下錯誤，那么解決方法為“apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev -y”。

rm -rf *orm -rf *o
rm -rf mnistCUDNN
CUDA_VERSION is 11030
Linking agains cublasLt = true
CUDA VERSION: 11030
TARGET ARCH: x86_64
HOST_ARCH: x86_64
TARGET OS: linux
SMS: 35 50 53 60 61 62 70 72 75 80 86
test.c:1:10: fatal error: FreeImage.h: No such file or directory
 #include "FreeImage.h"
          ^~~~~~~~~~~~~
compilation terminated.
>>> WARNING - FreeImage is not set up correctly. Please ensure FreeImage is set up correctly.

5 conda Python環(huán)境安裝

5.1 Python Miniconda安裝

Python環(huán)境可以通過conda進行管理，相應(yīng)的安裝軟件有Anaconda和Miniconda。相比之下，Miniconda是一款小巧的Python環(huán)境管理工具，安裝包大約只有50MB。就管理Python環(huán)境而言，Miniconda和Anaconda的使用方式幾乎沒有任何區(qū)別。Miniconda安裝文件的下載地址為“https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html”。

這里選擇python 3.8版本，wget下載方式為“wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh”。安裝步驟如下，安裝過程需要選擇“yes or no”的地方均輸入“yes”。

bash Miniconda3-py38_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh
source ~/.bashrc

5.2 conda使用

（1）查看安裝包：conda list

（2）查看虛擬環(huán)境：conda env list

（3）創(chuàng)建虛擬環(huán)境：conda create -n env_name python=3.9

（4）安裝包：conda install -n env_name [package]

（5）激活環(huán)境：conda activate env_name

5.3 jupyter notebook 安裝

jupyter notebook是一種基于web的Python開發(fā)環(huán)境，可通過默認可“IP:8888”或“127.0.0.1:8888”或“localhost:8888”。如果docker創(chuàng)建時指定了主機端口映射，如“-p 1088:8888”，那么可將端口號替換成1088進行訪問。主機允許端口號防火墻的命令為“sudo ufw allow端口號”。安裝步驟及配置過程如下：

(1) 安裝命令為“conda install jupyter notebook”。

(2) 生成配置文件，jupyter notebook --generate-config，運行該命令后會在根目錄下生成配置文件，如“/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py”。修改配置文件中如下內(nèi)容。端口號也可以在配置文件中進行修改。

c.NotebookApp.allow_remote_access = True
c.NotebookApp.allow_root = True
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'

(3)設(shè)置登錄密碼，jupyter notebook password。

(4)運行命令為“jupyter notebook”，但是關(guān)閉終端時會中斷運行，可以采用nohup命令來保持運行，即“nohup jupyter notebook &”。

6 ssh服務(wù)安裝與配置

以上docker 容器是通過命令“docker exec -it containerID /bin/bash”進入的，配置ssh服務(wù)后，docker也可以通過ssh直接遠程訪問。

• 安裝ssh服務(wù)：apt-get update，apt-get install ssh -y。
• 啟動服務(wù)：service ssh start。
• 關(guān)閉服務(wù)：service ssh stop。
• 注意事項：將/etc/ssh/sshd_config文件中PermitRootLogin 設(shè)為yes，否則有可能出現(xiàn)權(quán)限問題。

• 重啟服務(wù)：service ssh restart。
• 查看服務(wù)是否正常運行：service ssh status。
• 為系統(tǒng)設(shè)置密碼，命令為“passwd”。

這樣就可以通過ssh訪問docker了，如果docker創(chuàng)建時設(shè)置了1022端口映射，那么即可通過該端口進行ssh連接。

7 全部命令

docker pull ubuntu:18.04
docker run -d -it -p 1088:8888 -p 1022:22 -p 1059:5900 -v /server/data:/docker/data --gpus all --shm-size="32g" ubuntu:18.04 /bin/bash
docker exec -it containerID /bin/bash
apt-get update
apt-get install ssh vim gcc cmake build-essential -y
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run
sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lcoal/cuda-11.3/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc
nvcc -V
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery
tar -zxvf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.0.53.tgz
cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8.2.0 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_train.so.8
ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8.2.0 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_infer.so.8
ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8.2.0 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8
ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8.2.0 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8
ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8.2.0 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_infer.so.8
ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8.2.0 /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_cnn_train.so.8
ln -sf /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8.2.0  /usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_adv_infer.so.8
dpkg -i libcudnn8_8.2.0.53-1+cuda11.3_amd64.deb
dpkg -i libcudnn8-dev_8.2.0.53-1+cuda11.3_amd64.deb
dpkg -i libcudnn8-samples_8.2.0.53-1+cuda11.3_amd64.deb
apt-get install libfreeimage3 libfreeimage-dev -y
cd /usr/src/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN/
make clean && make
./mnistCUDNN
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-py38_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh
source ~/.bashrc
conda install jupyter notebook
jupyter notebook --generate-config
vi /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
c.NotebookApp.allow_remote_access = True
c.NotebookApp.allow_root = True
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
jupyter notebook password
nohup jupyter notebook &
apt-get update
apt-get install ssh -y
service ssh start
service ssh stop
vi /etc/ssh/sshd_config
PermitRootLogin yes
service ssh restart
service ssh status
passwd

到此這篇關(guān)于Docker AIGC等大模型深度學習環(huán)境搭建步驟最新詳細版的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Docker AIGC環(huán)境搭建內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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