Forum des NAS

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par aureladmin
#103491
Bonjour,

Depuis l'achat de mon nouveau nas perso (TS-h886), je rencontre le problème suivant:

Impossible d'utiliser la carte graphique Nvidia (GTX 1650) dans container station avec jellyfin ou autre. Voici les étapes que j'ai suivit:

- Installation des drivers et du kernel via le store Qnap et arrêt du NAS
- Installation physique de la carte et démarrage du NAS
- Association de la carte au "Mode container station"
- Création du container Jellyfin avec affectation de la carte et ajout des variables "NVIDIA_VISIBLE_DEVICES = all /// NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES = all"
- Démarrage et paramétrage de jellyfin (NVENC)

Test de transcodage, cela ne fonctionne pas, il cherche en permanence une librairie "libcuda.so" qui pourtant existe.

Si une personne a une idée je suis preneur, la je bloque.
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par EVOTk
#103494
Salut,
Dans la doc de Jellyfin, il indique le rajout de 3 paramètres :

Code : Tout sélectionner
-e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all \
-e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all \
--gpus all \

Ils indiquent également que s'il se produit une erreur de librairie libnvidia-ml.so, il faut executer la commande suivante :

Code : Tout sélectionner
docker exec -it jellyfin ldconfig
https://jellyfin.org/docs/general/admin ... idia-nvenc
par aureladmin
#103495
J'ai bien essayé, mais cela ne fonctionne pas.
j'ai déjà bien galéré avec container station ou on ne peut pas ajouter de paramètre en dehors des variables (-e XXX)
du coup j'ai essayer en ligne de commande avec la commande "docker run " mais rien ou alors il me manque un truc. mais la je vois pas.
testé via docker-compose aussi mais idem.
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par EVOTk
#103496
Avec docker run, quand tu dit "rien" cela veut dire quoi ? Il ne se passe rien ? le conteneur se crée pas ?
C'est le meme soucis ?
....
par aureladmin
#103632
Après essaie du container TensorFlow en suivant la documentation QNAP https://www.qnap.com/fr-fr/how-to/tutor ... er-station, le problème est le même. Pas de détection de la carte graphique dans le container
Wed May 5 18:32:57 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 440.82 Driver Version: 440.82 CUDA Version: 10.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Graphics Device Off | 00000000:05:00.0 Off | N/A |
| 28% 39C P8 13W / 90W | 0MiB / 3910MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Même chose avec le container nvidia/cuda 10.0-base:

Wed May 5 19:40:24 2021
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 440.82 Driver Version: 440.82 CUDA Version: 10.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Graphics Device Off | 00000000:05:00.0 Off | N/A |
| 28% 39C P8 13W / 90W | 0MiB / 3910MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Type Process name Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Si une personne sais pourquoi docker sur QNAP QuTS-hero n'arrive pas a faire fonctionner une carte graphique, je prend. Si en plus il a un contournement, je le béni.
Avatar de l’utilisateur
par EVOTk
#103633
Salut,
Tu utilise l'image officielle Jellyfin ou l'image linuxserver ?
Il semblerai que l'image linuxserver soit plus complète sur ce point !
Avatar de l’utilisateur
par EVOTk
#103635
La procédure linuxserver est expliqué ici : https://github.com/linuxserver/docker-jellyfin#nvidia Il faut visiblement un 2eme conteneur, puis re-créer le conteneur jellyfin avec les nouvelle variable.
Cela sort malheureusement de mes compétences, et l'anglais n'est pas mon fort :)

Salut, Tu n'en dis pas assez. Ton PC est sous quel[…]

Euh... C'est une plaisanterie semble-t-il?! Selo[…]

Je n'ai pas lu en détail ton post mais ce q[…]

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Effectivement, il n'y a aucune différence.[…]

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