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群晖docker jellyfin 调用n卡(独显)驱动 ——恩山首发

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发表于 2022-12-10 09:29 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 ITdesk 于 2023-4-24 11:48 编辑

记录一下群辉独显N卡,docker jellyfin成功调用的折腾过程

         
            jellyfin相信都不陌生,在群辉上docker一个这个,整理一下资源挺好,之前我就嫌弃核显转码太慢了,主要还崩腾的锅,所以就萌生了一个想加独显的想法,专业的事情专业的卡干活,逛着逛着发现了矿神的套件,群辉可以支持独显了

开始折腾
配置如下
          DS918(黑)  6.23版本
      
         
        独显Tesla P4(风扇某宝买)
      


1.安装矿神套件
   https://imnks.com/7009.html
   

2.进入群辉ssh

   我当前的docker版本如下
    Docker version 20.10.3, build b35e731

   警告 root权限很大,不懂的命令不要瞎敲,数据无价,数据无价,数据无价!!!
  
   进入root账户(平时可以不用root,用admin就可以执行nvidia-smi
   执行下面代码
  1. nvidia-smi
复制代码

   

     如果正常你就可以看到你的显卡信息,这个时候在root账户底下输底下代码,创建docker容器
    如果看不到你的显卡信息,那就不要往底下执行,不可能成功的!!!
   
简单解释一下底下代码
              --name 容器名字
              -p  端口
              -e  变量
              -v  挂载
                       -v /volume2/16TB/jellyfin/config:/config \      
                      -v /volume2/16TB/jellyfin/cache:/cache \
                      -v /volume2/16TB/video:/video \
                       #这三段 /volume2/16TB需要修改为你群辉上的路径,这是演示
             --device   设备直通
             --restart unless-stopped 开机启动
            jellyfin/jellyfin:20210922.4-unstable-amd64   容器版本
  1. docker run -d --name jellyfin \
  2.         -p 8096:8096 \
  3.         -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all \
  4.         -v /volume2/16TB/jellyfin/config:/config \
  5.         -v /volume2/16TB/jellyfin/cache:/cache \
  6.         -v /volume2/16TB/video:/video \
  7.         -v /usr/local/bin/nvidia-smi:/usr/local/bin/nvidia-smi \
  8.         -v/usr/local/bin/nvidia-cuda-mps-control:/usr/local/bin/nvidia-cuda-mps-control \
  9.         -v /usr/local/bin/nvidia-persistenced:/usr/local/bin/nvidia-persistenced \
  10.         -v /usr/local/bin/nvidia-cuda-mps-server:/usr/local/bin/nvidia-cuda-mps-server \
  11.         -v /usr/local/bin/nvidia-debugdump:/usr/local/bin/nvidia-debugdump \
  12.         -v /usr/lib/libnvcuvid.so:/usr/lib/libnvcuvid.so \
  13.         -v /usr/lib/libnvidia-cfg.so:/usr/lib/libnvidia-cfg.so \
  14.         -v /usr/lib/libnvidia-compiler.so:/usr/lib/libnvidia-compiler.so \
  15.         -v /usr/lib/libnvidia-eglcore.so:/usr/lib/libnvidia-eglcore.so \
  16.         -v /usr/lib/libnvidia-encode.so:/usr/lib/libnvidia-encode.so \
  17.         -v /usr/lib/libnvidia-fatbinaryloader.so:/usr/lib/libnvidia-fatbinaryloader.so \
  18.         -v /usr/lib/libnvidia-fbc.so:/usr/lib/libnvidia-fbc.so \
  19.         -v /usr/lib/libnvidia-glcore.so:/usr/lib/libnvidia-glcore.so \
  20.         -v /usr/lib/libnvidia-glsi.so:/usr/lib/libnvidia-glsi.so \
  21.         -v /usr/lib/libnvidia-ifr.so:/usr/lib/libnvidia-ifr.so \
  22.         -v /usr/lib/libnvidia-ml.so:/usr/lib/libnvidia-ml.so \
  23.         -v /usr/lib/libnvidia-opencl.so:/usr/lib/libnvidia-opencl.so \
  24.         -v /usr/lib/libnvidia-ptxjitcompiler.so:/usr/lib/libnvidia-ptxjitcompiler.so \
  25.         -v /usr/lib/libnvidia-tls.so:/usr/lib/libnvidia-tls.so \
  26.         -v /usr/lib/libicuuc.so:/usr/lib/libicuuc.so \
  27.         -v /usr/lib/libcuda.so:/usr/lib/libcuda.so \
  28.         -v /usr/lib/libicudata.so:/usr/lib/libicudata.so \
  29.         --device /dev/dri:/dev/dri \
  30.         --device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 \
  31.         --device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl \
  32.         --device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm \
  33.         --device /dev/nvidia-uvm-tools:/dev/nvidia-uvm-tools \
  34.         --restart unless-stopped \
  35.         jellyfin/jellyfin:20211231.6-unstable-amd64
复制代码


接下来进入容器看下
  1. docker ps  #查看容器
  2. docker exec -it e60a948c2c80 /bin/bash #进入容器
复制代码



正常情况出现以下
      

设置jellyfin硬件加速
      

开始测试转码
        

在root账号下查看转码信息(平时不用root,普通admin就行了
        


可以看到转码成功了,调用到独显了,至此docker jellyfin可以调用群辉上的独显去转码,完结


      


   





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 楼主| 发表于 2022-12-10 09:44 | 显示全部楼层
沙发自留
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发表于 2022-12-10 10:15 | 显示全部楼层
这显卡要多少钱?

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海鲜市场找,大把,不贵,就是不是游戏卡没有输出口  详情 回复 发表于 2022-12-10 13:43
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发表于 2022-12-10 10:42 来自手机 | 显示全部楼层
给力啊 大佬
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发表于 2022-12-10 11:59 | 显示全部楼层
厉害,无敌了
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 楼主| 发表于 2022-12-10 13:43 | 显示全部楼层
806036082 发表于 2022-12-10 10:15
这显卡要多少钱?

海鲜市场找,大把,不贵,就是不是游戏卡没有输出口
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发表于 2022-12-12 11:43 | 显示全部楼层
欢迎大神多发贴!
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发表于 2022-12-12 13:27 | 显示全部楼层
jellyfin里刮了好多了,可惜是10.8的版本,矿神套件说明里写JELLYFIN对N卡只支持到10.7.7,坐等更新

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等更新到470驱动就可以支持10.8,到时候我再测试,440就是我测试出来的偷偷告诉你21年底的10.8可以支持440驱动  详情 回复 发表于 2022-12-12 17:31
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 楼主| 发表于 2022-12-12 17:31 | 显示全部楼层
joemej 发表于 2022-12-12 13:27
jellyfin里刮了好多了,可惜是10.8的版本,矿神套件说明里写JELLYFIN对N卡只支持到10.7.7,坐等更新

等更新到470驱动就可以支持10.8,到时候我再测试,440就是我测试出来的偷偷告诉你21年底的10.8可以支持440驱动
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发表于 2022-12-13 13:05 | 显示全部楼层
是dalao,慕名而来。我想请教问问。这个安装套件之后,只能用docker调用嘛?如果是套件的emby或者jellyfin是否可以直接套件调用呢?注意我指的是套件

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矿神的套件jellyfin,可以正常调用,10.7那个版本,不要上10.8,N卡的套件驱动,只能支持10.7或者2021年底的10.8(用起来感觉有问题,估计是开发中)  详情 回复 发表于 2022-12-13 14:32
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 楼主| 发表于 2022-12-13 14:32 | 显示全部楼层
子瓜丶单 发表于 2022-12-13 13:05
是dalao,慕名而来。我想请教问问。这个安装套件之后,只能用docker调用嘛?如果是套件的emby或者jellyfin ...

矿神的套件jellyfin,可以正常调用,10.7那个版本,不要上10.8,N卡的套件驱动,只能支持10.7或者2021年底的10.8(用起来感觉有问题,估计是开发中)
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发表于 2023-2-13 23:53 | 显示全部楼层
p40显卡,安装矿神套件,提示
root@R730XD:~# cd /var/packages/NVIDIARuntimeLibrary/scripts && ./start-stop-status start
insmod: ERROR: could not insert module /var/packages/NVIDIARuntimeLibrary/target/modules/nvidia.ko: No such device
insmod: ERROR: could not insert module /var/packages/NVIDIARuntimeLibrary/target/modules/nvidia-uvm.ko: Unknown symbol in module

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我也遇到了,老哥后来有解决吗,黑群晖版本 7.1.1 update4  详情 回复 发表于 2023-2-16 10:08
他的套件,理论上不会出现这个。我在黑918上测试一切正常  详情 回复 发表于 2023-2-14 21:48
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 楼主| 发表于 2023-2-14 21:48 | 显示全部楼层
如也。 发表于 2023-2-13 23:53
p40显卡,安装矿神套件,提示
root@R730XD:~# cd /var/packages/NVIDIARuntimeLibrary/scripts && ./start ...

他的套件,理论上不会出现这个。我在黑918上测试一切正常
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发表于 2023-2-16 10:08 | 显示全部楼层
如也。 发表于 2023-2-13 23:53
p40显卡,安装矿神套件,提示
root@R730XD:~# cd /var/packages/NVIDIARuntimeLibrary/scripts && ./start ...

我也遇到了,老哥后来有解决吗,黑群晖版本 7.1.1 update4

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我把p40换成p4了,现在nvidia-smi可以正常输出,emby官方套件版可以检测到硬件解码器,emby开心版docker不能检测到硬件解码器,jellyfin貌似也不能硬解  详情 回复 发表于 2023-2-17 21:33
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发表于 2023-2-17 21:33 | 显示全部楼层
本帖最后由 如也。 于 2023-2-17 21:40 编辑
guomaoyangeheh 发表于 2023-2-16 10:08
我也遇到了,老哥后来有解决吗,黑群晖版本 7.1.1 update4

我把p40换成p4了,现在在黑群晖里执行nvidia-smi可以正常输出,emby官方套件版可以检测到硬件解码器,emby官方版docker不能检测到硬件解码器,emby开心版docker不能检测到硬件解码器,应该是我的docker配置出了问题;
docker版jellyfin,按照楼主的配置,在docker里执行nvidia-smi,可以正常检测到p4显卡,但是硬解没有测试成功。


详细docker配置见下一条评论。

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兄弟 你好 我的底层是esxi6.7直通tesla p4 给黑918,ls /dev/nvid*显示有设备,但是nvidia-smi显示没有,修复液报错,请问大哥怎么解决的这个问题,希望指点一二,如果说不清,你可以发我邮箱 非常感谢 如下 r  详情 回复 发表于 2023-2-26 11:08
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