rm: 无法删除'/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg': 没有那个文件或目录

这个错误提示表示你尝试删除`/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg`这个文件，但是该文件不存在。这可能是由于你之前已经删除了该文件，或者该文件从未存在过。为了解决这个问题，你可以尝试跳过第一步，直接进行第二步和第三步的操作，即更新APT软件包缓存并重新安装`libnvidia-container`：

sudo apt update
sudo apt install libnvidia-container

这样应该可以解决你在使用`libnvidia-container`时遇到的问题。

相关问题

redhat安装nvidia-container

在Red Hat Enterprise Linux (RHEL)系统上安装NVIDIA Container工具通常需要几个步骤，因为NVIDIA Container Toolkit是为了运行深度学习容器而设计的，而不是直接用于服务器级别的GPU管理。以下是安装基本流程：

1. **更新包列表并添加EPEL仓库**:

   sudo yum update -y
   sudo yum install epel-release -y

2. **安装Docker和必要的依赖**:

   sudo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y

3. **安装NVIDIA Container Toolkit**:

   sudo curl -s https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-archive-keyring.gpg
   echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-archive-keyring.gpg] https://nvidia.github.io/nvidia-docker/debian $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list > /dev/null
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install nvidia-docker2 -y

4. **启动和启用docker服务**:

   sudo systemctl start docker
   sudo systemctl enable docker

5. **验证安装**:
运行 `nvidia-docker run` 命令测试是否可以成功创建包含NVIDIA驱动的容器。

**注意事项**:
- 完成上述步骤后，记得检查你的GPU设备是否支持容器化以及是否有足够的资源来运行深度学习任务。
- 如果你是在虚拟机（如QEMU/KVM）上，还需要配置相应的桥接网络。

NVIDIA Container Toolkit 安装

NVIDIA Container Toolkit是一种工具包，它允许用户在Docker容器中运行GPU加速的 workload。安装步骤通常包括以下几个部分：

1. **更新系统**：首先确保你的主机系统是最新的，因为某些依赖项可能会需要。

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

2. **安装NVIDIA Docker**: 使用官方仓库安装NVIDIA Docker，这会自动安装必要的库和驱动支持。

   curl -s https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | gpg --dearmor -o /usr/local/share/keyrings/nvidia-archive-keyring.gpg
   echo "deb [signed-by=/usr/local/share/keyrings/nvidia-archive-keyring.gpg] http://us.download.nvidia.com/repos/ubuntu/xenial/compute-54/ $UBUNTU_CODENAME main" | tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install nvidia-container-toolkit

3. **验证安装**：安装完成后，你可以通过`docker run`命令测试是否能使用GPU资源，比如运行一个简单的TensorFlow镜像。

   docker run --gpus all nvidia/cuda:latest nvidia-smi