首先介绍一下
该项目来源于

但由于需要用OpenSSL生成证书，有一定使用门槛(?)，因此自封了个证书进去，也就是文中使用的docker镜像

如果有一定的技术能力，可以直接参考原文教程

这个东西是一个很新的东西，相关缺陷报告目前尚未得知，请谨慎用于生产环境

开局第一步
你自然是得有一个docker环境，此处不再进行赘述，没有docker的可以参考别的PVE使用docker的文章

当然，你PVE中也得正常安装使用VGPU，具体安装方式可以看其他文章

此处以NVIDIA-Linux-x86_64-510.108.03-vgpu-kvm 为例

你可以从NVIDIA官网、本站网盘或第三方网站(如：https://archive.biggerthanshit.com/NVIDIA/ )获取驱动

寻找ip地址
该镜像需要一个DLS_URL，该处可以填写你访问该容器的IP，比如本次例子是10.1.1.107

这个DLS_URL的作用，是告知虚拟机内的grid驱动，访问哪个IP与端口获取授权

在本例中，IP(10.1.1.107)为一台跑docker的centos机器，实际使用时请结合实际情况

后续生成授权与访问该服务需要用到

创建容器
执行命令

docker run -d -e DLS_URL=10.1.1.107 -e DLS_PORT=443 -p 443:443 makedie/fastapi-dls
创建容器即可

关于TrueNas的特殊情况
如果您使用的是TrueNas，需要知道一件事情，trueNas虽然写着docker，但实际上运行的是k3s（即阉割版本k8s）

此处以面板安装方式举例，由于TrueNas默认会占用443端口，因此本例会使用9443端口作为替代

本例的TrueNas的外部访问IP依旧为10.1.1.107

以下未提及的页面，使用默认配置即可

首先指定一个pod名称，也就是上图的应用名称

镜像名与标签如图所示，都可以在docker命令中看见复制过来即可

如图所示，本例因为TrueNas的443端口被占用，DLS_PORT端口被换为9443

上图的容器端口，为443无需改动，节点端口对应刚刚我们决定的9443端口

等等镜像下载，根据网络情况的不同花费的时间也不同，可以点击查看应用事件观察进行到的进度

如图所示，下载用了1分3秒，如果您的网络情况不佳可能需要更多时间

最后可以看见，TrueNas的面板已经有了个9443端口跑着的授权“容器”

于虚拟机安装VGPU驱动
首先我们得安装vgpu使用的grid驱动，此处以512.78_grid_win10_win11_server2016_server2019_server2022_64bit_international 为例

注意：目前已知的成功案例的guest驱动均为5XX.XX版本，4XX.XX版本未有成功案例

直接安装即可，这里就不附带图片了，相信装个驱动……不至于吧

安装完驱动会提示需要重启，此时不急着重启，先把授权应用了再进行重启

应用授权
首先先创建一个路径为

C:\Program Files\NVIDIA Corporation\vGPU Licensing\ClientConfigToken 的目录

于虚拟机内使用浏览器，访问刚刚创建的docker容器，https://10.1.1.107/client-token

注意：根据容器版本的不同，这个地址可能是https://10.1.1.107/-/client-token 注意自行尝试

DLS_URL=10.1.1.107 DLS_PORT=443

此处IP对应DLS_URL如果端口指定了非443的记得加端口访问

此时会下载一个文件

将该文件保存至刚刚创建的目录中，如图所示

随后，重启虚拟机

验证授权
重启完成后，右下角即可看见授权已获得

观察PVE日志，也可以看见授权日志

在虚拟机中使用nvidia-smi -q 查看