使用容器来运行cadvisor，并且使用cadvisor来监控这台服务器上其他容器的gpu，请列出具体步骤

以下是使用容器来运行cAdvisor，并且使用cAdvisor来监控这台服务器上其他容器的GPU的步骤：

1. 安装Docker：在这台服务器上安装Docker。具体安装方法可以参考Docker官方文档。

2. 安装nvidia-docker2：nvidia-docker2是一个Docker的插件，它可以让Docker容器访问宿主机上的GPU资源。安装方法可以参考nvidia-docker2官方文档。

3. 安装cAdvisor：使用以下命令在Docker中安装cAdvisor：

docker run \
  --volume=/:/rootfs:ro \
  --volume=/var/run:/var/run:rw \
  --volume=/sys:/sys:ro \
  --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
  --volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
  --publish=8080:8080 \
  --publish=8081:8081 \
  --detach=true \
  --name=cadvisor \
  --device=/dev/nvidiactl \
  --device=/dev/nvidia-uvm \
  --device=/dev/nvidia0 \
  gcr.io/cadvisor/cadvisor:v0.39.0 --port=8080 --logtostderr

其中，--device参数指定了需要访问的GPU设备。

4. 运行其他容器：使用Docker运行其他需要监控GPU的容器。在运行容器时，需要添加以下参数：

--runtime=nvidia \
--device=/dev/nvidia0 \
--device=/dev/nvidiactl \
--device=/dev/nvidia-uvm \
-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all \
-e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all

这些参数可以让容器访问宿主机上的GPU资源。例如，以下命令可以运行一个使用GPU的Python容器：

docker run -it --runtime=nvidia --device=/dev/nvidia0 --device=/dev/nvidiactl --device=/dev/nvidia-uvm -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all tensorflow/tensorflow:2.3.1-gpu-py3 python

5. 查看监控数据：访问http://localhost:8080可以查看cAdvisor的监控数据。在Metrics页面中，可以看到其他容器的GPU的监控数据。