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从入门到精通：GitHub Docker项目在Jetson Nano的部署实战

云信安装大师
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11 5 月, 2025
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从入门到精通：GitHub Docker项目在Jetson Nano的部署实战

引言

Jetson Nano作为一款强大的边缘计算设备，结合Docker容器技术可以大大简化AI应用的部署流程。本教程将带你从零开始，完成GitHub上的Docker项目在Jetson Nano上的完整部署过程。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能通过这篇指南掌握关键技能。

准备工作

硬件要求

  • Jetson Nano开发板（建议使用4GB内存版本）
  • 至少32GB的microSD卡
  • 稳定的电源（5V/4A）
  • 网络连接（有线或无线）

软件要求

  • Jetson Nano系统镜像（推荐JetPack 4.6+）
  • Docker已安装（Jetson Nano专用版本）
  • Git客户端

第一步：系统基础配置

1.1 更新系统软件包

代码片段 
sudo apt update
sudo apt full-upgrade -y
sudo reboot

说明：这确保我们从一个最新的基础环境开始工作，避免后续出现依赖问题。

1.2 安装Docker引擎

Jetson Nano需要安装特定版本的Docker：

代码片段 
# 卸载旧版本（如果有）
sudo apt remove docker docker-engine docker.io containerd runc

# 安装依赖
sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common

# 添加官方GPG密钥
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

# 添加仓库（注意是arm64架构）
sudo add-apt-repository "deb [arch=arm64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

# 安装Docker
sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

# 验证安装
sudo docker run --rm hello-world

常见问题：如果遇到hello-world无法运行的情况，可能是架构不匹配，确保使用的是ARM64版本的镜像。

第二步：准备GitHub项目

2.1 Clone项目代码

以流行的jetson-inference项目为例：

代码片段 
git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-inference.git
cd jetson-inference

2.2 检查Docker支持情况

查看项目中是否包含Dockerfile或docker-compose.yml文件：

代码片段 
ls -l Dockerfile* docker-compose*

经验分享：优质的开源项目通常会有清晰的Docker支持文档，建议先阅读项目的README.md文件。

第三步：构建和运行Docker容器

3.1 构建Docker镜像（以jetson-inference为例）

代码片段 
# 进入docker目录（根据实际项目结构调整）
cd docker/

# Build基础镜像（注意后面的点表示当前目录）
sudo docker build -t jetson-inference:r32.7.1 -f Dockerfile .

参数说明：
– -t：给镜像打标签，格式为name:tag
– -f：指定Dockerfile路径

注意事项：
1. Jetson Nano的ARM架构导致构建时间较长（可能需要30分钟以上）
2. 构建过程中可能会消耗大量内存，建议关闭其他程序

3.2 运行容器实例

代码片段 
sudo docker run --runtime nvidia -it --rm --network host \
    -v /tmp/argus_socket:/tmp/argus_socket \
    -v /etc/enctune.conf:/etc/enctune.conf \
    -v /home/nvidia/jetson-inference/data:/jetson-inference/data \
    jetson-inference:r32.7.1

参数解析：
– --runtime nvidia：启用NVIDIA GPU支持
– --network host：使用主机网络模式
– -v：挂载必要的文件和目录

第四步：验证部署结果

进入容器后，运行示例程序验证：

代码片段 
cd build/aarch64/bin/
./imagenet-console orange_0.jpg output_0.jpg #图像分类示例

预期应该看到：
1. 程序成功执行没有报错
2. output_0.jpg生成并包含分类结果标签

高级技巧与问题排查

GPU加速验证

代码片段 
#在容器内执行：
jtop #查看GPU使用情况(需要先安装)
nvidia-smi #查看显卡状态

Docker存储空间管理

Jetson Nano存储有限，定期清理无用镜像：

代码片段 
#删除所有停止的容器：
sudo docker container prune 

#删除所有未被使用的镜像：
sudo docker image prune -a 

#查看磁盘使用情况：
df -h /

CUDA兼容性问题解决方案

如果遇到CUDA相关错误，尝试指定容器内的CUDA版本：

代码片段 
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

Jenkins自动化部署示例（可选）

对于需要持续集成的场景，可以使用以下Jenkins Pipeline脚本：

代码片段 
pipeline {
    agent any

    stages {
        stage('Checkout') {
            steps {
                git 'https://github.com/dusty-nv/jetson-inference.git'
            }
        }

        stage('Build') {
            steps {
                sh '''
                cd docker/
                sudo docker build -t jetson-inference:latest .
                '''
            }
        }

        stage('Deploy') {
            steps {
                sh '''
                sudo docker stop inference-app || true 
                sudo docker run --runtime nvidia -d --name inference-app \
                    --restart always \
                    -p 5000:5000 \
                    jetson-inference:latest 
                '''
            }
        }
    }
}

总结与最佳实践

通过本教程我们完成了：
✅ Jetson Nano上的Docker环境配置
✅ GitHub项目的克隆和检查
✅ ARM架构兼容的Docker镜像构建
✅ GPU加速容器的运行和验证

最佳实践建议：
1. 镜像优化：多阶段构建减少最终镜像大小
2. 数据管理：重要数据通过volume持久化
3. 资源监控：定期检查内存和存储使用情况
4. 版本控制：为每个部署打上明确的版本标签

希望这篇指南能帮助你顺利在Jetson Nano上部署GitHub Docker项目。如果遇到任何问题，欢迎在评论区交流讨论！

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