当前位置: 首页 > news >正文

rocky系统下nlTranscoder docker 部署及RPM部署

 1. 更新系统

sudo dnf update -y
2. 安装 Docker 所需的软件包和依赖项
sudo dnf install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

3.安装docker

3. 添加 Docker 官方的 YUM 仓库#
#官方
sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
#阿里云,国内建议使用阿里云
sudo yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo4. 安装 Docker
sudo dnf -y install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo dnf -y install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin5. 启动 Docker 并设置开机自启
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker6. 验证 Docker 版本#
sudo docker --version
Docker version 27.1.1, build 6312585

4. docker使用宿主机nvidia GPU驱动

sudo wget https://us.download.nvidia.com/tesla/535.274.02/NVIDIA-Linux-x86_64-535.274.02.run   g5.8xlarge--A10G
./
NVIDIA-Linux-x86_64-535.274.02.run -s

# 1. 识别系统版本(用于后续适配,可选但建议保留)
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

# 2. 添加 NVIDIA 官方软件源(仅执行1次即可)
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm/nvidia-container-toolkit.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo

# 3. 清理缓存,确保软件源生效
sudo dnf clean expire-cache

# 4. 安装 NVIDIA Container Toolkit
sudo dnf install -y nvidia-container-toolkit nvidia-container-toolkit-base libnvidia-container-tools libnvidia-container1

# 5. 安装 nvidia-docker2(依赖上面的包,必须后装)
sudo dnf install -y nvidia-docker2

# 6. 配置 Docker 运行时(让 Docker 识别 NVIDIA GPU)
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

# 7. 重启 Docker 服务,使配置生效
sudo systemctl restart docker

# 8. 验证安装(新版 Docker 推荐用 --gpus all,更通用)
sudo docker run --rm --gpus all rockylinux/rockylinux:8 nvidia-smi

5. 安装 aws cli 2

curl "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip" -o "awscliv2.zip"
sudo dnf install unzip -y
unzip awscliv2.zip
sudo ./aws/install

6. AWS上获取鉴权信息

export AWS_ACCESS_KEY_ID="xxxx"
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="xxxx"
export AWS_SESSION_TOKEN=“xxxx"

7. AWS ECR 鉴权登录

aws ecr get-login-password --region us-east-2 | sudo docker login --username AWS --password-stdin 108225804818.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com

8. pull 镜像

sudo docker pull 108225804818.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/nltranscoder:2.2.0.xxxx-rocky8

9. 启动镜像

#普通启动
sudo docker run --privileged=true -it --network=host -v /nas:/nas 108225804818.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/nltranscoder:2.2.0.260317.1-rocky8

#GPU启动
sudo
docker run --privileged=true -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all --gpus all -it --network=host -v /nas:/nas 108225804818.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/nltranscoder:2.2.0.260313.1-rocky8

============== RPM部署 ===============================

#安装依赖包
sudo dnf -y update
sudo dnf -y install epel-release
sudo dnf -y install supervisor net-tools iproute procps-ng#安装 nodejs 18
sudo dnf module list nodejs
sudo dnf -y module enable nodejs:18 
sudo dnf -y install nodejs
node -v

安装rpm包

rpm -ivh xxx

配置

设置
cd /neulion/lion-demuxer-manage-server/config/
cp config.json.template config.json#初始化
cd /neulion/lion-demuxer-manage-server/
./init.sh

服务启动脚本,拷贝下文到 runNlTra.sh文件中,并执行

#stop
pm2 stop all
systemctl stop nltranscoder.service
systemctl stop livego.service
systemctl stop demuxer.service
systemctl stop streamserverd.service# 定义循环次数
loop_count=8
# 定义每次循环的间隔时间(单位:秒)
interval=1for ((i=0; i<$loop_count; i++)); docurrent_time=$(date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S.%3N')echo "$current_time"sleep $interval
done#echo "--------------------------------------"
#systemctl status livego.service
#echo "--------------------------------------"
#systemctl status demuxer.service
#echo "--------------------------------------"
#systemctl status streamserverd.service
#echo "--------------------------------------"
#systemctl --no-pager  status nltranscoder.service#start
pm2 start all
systemctl start nltranscoder.service
systemctl start livego.service
systemctl start demuxer.service
systemctl start streamserverd.service# 定义循环次数
loop_count=5
# 定义每次循环的间隔时间(单位:秒)
interval=1for ((i=0; i<$loop_count; i++)); docurrent_time=$(date +'%Y-%m-%d %H:%M:%S.%3N')echo "$current_time"sleep $interval
doneecho "--------------------------------------"
systemctl status livego.service
echo "--------------------------------------"
systemctl status demuxer.service
echo "--------------------------------------"
systemctl status streamserverd.service
echo "--------------------------------------"
systemctl --no-pager status nltranscoder.service
echo "--------------------------------------"
pm2 status

 

http://www.jsqmd.com/news/507117/

相关文章:

  • MacBook M3 机器学习提速指南:TensorFlow 和 PyTorch 如何利用 MPS GPU 加速计算
  • AI头像生成器作品集:看看AI根据文字描述生成的头像效果
  • FL Chart终极单元测试指南:确保图表功能稳定可靠的完整教程
  • 基于图神经网络的多元时间序列异常检测:从理论到实践
  • Segment Editor隐藏技巧:用3D Slicer同时分割双肾的5个高效工作流
  • 3.28 北京 Meetup,与 GPUStack、SGLang、MiniCPM 核心成员一起深度对话 AI Infra
  • 从专业级到工业级全覆盖,盈普三维连发三款SLS 3D打印新品
  • Retinaface+CurricularFace人脸识别模型效果实测:相似度计算展示
  • Cosmos-Reason1-7B效果验证:数学证明步骤完整性达IEEE标准要求
  • AcousticSense AI行业落地:非遗保护项目——方言民歌自动流派归类与地域映射
  • 终极ni项目术语表:理解智能包管理器工具的关键概念
  • 医学AI研究入门:基于MedGemma-1.5-4B的影像分析系统快速上手
  • BPMN 业务流程建模符号完整指南
  • 今天不看就晚了:FDA 2024新规强制要求C语言医疗软件提供MC/DC覆盖率报告——手把手生成全链路实操指南
  • Figma中文界面完整解决方案:3种高效部署方案与专业术语优化指南
  • 力扣hot100-哈希表应用
  • 聊聊geo优化,深圳南方网通技术实力怎样? - 工业设备
  • [AI应用] Spring AI 应用开发指南
  • 6.4 浏览器接收响应消息并显示内容
  • 学术会议直播怎么选?不只看热闹,关键要选对路子 - 麦麦唛
  • 2026年全国雨雪量计厂家榜单 精准监测适配多场景 实力厂家优选参考 - 深度智识库
  • 告别繁琐SQL:MyBatis-Plus实战指南,解锁Java后端高效开发新范式
  • 世贸通美国投资移民:北卡糖山•希尔顿酒店EB-5项目I-956F获批! - 速递信息
  • 基于LQR最优控制算法的车辆轨迹跟踪控制实践
  • 2026年性价比高的雅思机考网站推荐与真实测评 - 品牌2025
  • 2026订婚照拍摄攻略:精选工作室助你定格幸福,目前订婚照源头厂家雅云摄影引领行业标杆 - 品牌推荐师
  • [权威测评]2026中国户外照明行业解析:路氏照明的核心竞争力与行业实践 - 深度智识库
  • Qwen3-ASR-1.7B快速上手:Android Termux+GPU云主机协同部署方案
  • 前方高能】当线控转向突然罢工,这辆电动车竟然靠“劈叉“过弯
  • 算法设计与分析-习题12.1