Docker環境にnvidia-container-toolkitをインストールする方法【Windows 11, MacBook対応】

Docker環境にnvidia-container-toolkitをインストールするための手順を解説します。Windows 11 Pro環境やMacBook M2を使用している場合、特にnvidia-container-toolkitのインストール手順が不明確なことがあります。この記事では、コマンドラインでの操作方法を詳しく説明し、エラーを回避しつつ、安定した環境構築ができるようサポートします。

nvidia-container-toolkitのインストール方法

まず、nvidia-container-toolkitのインストール手順を説明します。これにより、GPUをDockerコンテナ内で使用することが可能になります。Windows環境では、WSL2（Windows Subsystem for Linux 2）を使った手順が必要です。以下の手順で進めてください。

• WSL2をインストール: Windows上でLinuxカーネルを使用するためには、WSL2をインストールする必要があります。公式のインストールガイドを参考に、必要なコンポーネントをインストールしてください。
• nvidiaドライバーのインストール: NVIDIAの公式サイトから最新のドライバをインストールしてください。これにより、DockerがGPUを認識できるようになります。
• nvidia-container-toolkitのインストール: Linux環境でnvidia-container-toolkitをインストールします。公式ガイドに従い、以下のコマンドを実行してください：

sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d
sudo tee /etc/systemd/system/docker.service.d/override.conf <

• Dockerの設定確認: Dockerがnvidia-container-toolkitを正しく認識しているか確認するため、以下のコマンドで確認します：

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

上記のコマンドを実行し、GPUの情報が表示されれば、インストールが成功しています。

エラーが発生した場合の対処法

もし「RuntimeError: operator torchvision::nms does not exist」などのエラーが発生した場合、nvidia-container-toolkitのインストールが不完全である可能性があります。再度、nvidia-container-toolkitのインストール手順を確認し、必要な依存関係をインストールしてください。

コマンドラインの使い方に不安がある場合

コマンドラインに不安がある場合、まずは「Git Bash」や「PowerShell」を使って操作を試してみてください。特に、「$」の記号はコマンドの先頭に記載されているもので、実際に入力する際には含めないようにしましょう。たとえば、インストール手順に記載されている「$ sudo apt-get install nvidia-container-toolkit」を実行する場合、実際には「sudo apt-get install nvidia-container-toolkit」を入力します。

IFやDIについて

音響や映像関連でIF（インターフェース）やDI（ダイレクトボックス）を使用する際は、特に信号の品質を保つために高品質な機材を選ぶことが重要です。特に音響やライブ映像での安定した信号伝送には、これらの機器が不可欠です。

まとめ

nvidia-container-toolkitをDocker環境にインストールすることで、GPUを使用したコンテナ環境が整います。これにより、Stable Audio Openなど、GPUを必要とするアプリケーションを快適に使用できるようになります。コマンドライン操作に不安がある場合でも、順を追って説明した手順に従えば、スムーズにセットアップが可能です。ぜひ、この記事の手順を参考にして、問題解決に役立ててください。