【NVIDIA AGX Orin开发教程10】从头创建Jetson的容器
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发布时间：2024-09-30 07:51
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时间：2024-10-07 05:33
使用Docker容器的优势在于其独立性，但NVIDIA的l4t-ml系列预构建镜像虽方便，但体积庞大，对存储空间有限的Jetson设备构成挑战。为优化容器，Dockerfile构建是关键。首先，从NVIDIA维护的L4T版本Ubuntu操作系统基础镜像开始，可通过NGC下载并导入Dockerfile，如l4t-base镜像。
根据不同Jetpack版本，需在Dockerfile中加入CUDA、CUDNN、TensorRT等的安装步骤。例如，Jetpack 4.4-4.6版本对应Ubuntu 18.04，CUDA 10.2，Python 3.6等。随着Jetpack 5.0的更新，镜像内容变化较大，需根据L4T版本选择相应基础镜像。
创建容器时，首要步骤是确认设备的L4T版本，然后选择合适的Dockerfile模板。在Dockerfile中，要列出所需的软件依赖，并使用RUN指令安装。由于以root用户运行，无需额外权限，直接使用apt-get、pip等安装工具。同时，保持容器简洁，删除不必要的临时文件以节省空间。
为了简化初学者的学习过程，文章推荐参考NVIDIA的jetson-container项目，该项目提供深度学习和ROS应用的Dockerfile示例，包括CUDA、CUDNN、TensorRT等环境的安装。只需下载项目至Jetson设备，通过scripts目录下的docker_build_ml.sh和docker_build_ros.sh脚本进行调整，即可创建定制化的容器镜像。
在脚本中，关键步骤是确认L4T版本并选择对应的NGC基础镜像。对于深度学习容器，如l4t-ml，脚本会根据L4T版本动态调整PyTorch和TensorFlow的安装参数，如下载链接、文件名和镜像标签。通过一系列--build-arg参数，脚本会创建l4t-pytorch和l4t-tensorflow镜像，最后整合两者创建l4t-ml镜像。
理解并运用jetson-container项目的脚本内容后，下一步将深入探讨Dockerfile的细节，让你全面掌握从头创建Jetson容器镜像的过程。【后续内容敬请期待】
