Oct 16, 2026·10:00 AM

如何在 Glows.ai 上設定 Ubuntu 開機自動重啟 Docker 容器

教學

本教程說明如何在 Glows.ai 的 Ubuntu GPU 機器上，建立一個 systemd 開機服務，確保開機時等待 GPU 驅動與 Docker 服務都就緒後，才自動重啟指定的 Docker 容器，避免因為驅動或服務尚未準備好，導致容器啟動失敗。

本教程包括以下內容：

前置準備（確認 GPU 環境、建立測試用容器）
建立啟動腳本
設定腳本執行權限
建立 systemd 開機服務
重新載入 systemd 設定
設定開機自動啟動
手動測試服務
查看是否已設定成功／查看服務狀態

Systemd 簡介

Systemd 是 Linux 系統裡的總管，開機時，負責照順序啟動各種服務。

systemctl 是用來對 Systemd 下指令的工具，開啟、關閉、重啟某個服務，或是查看某個服務當前狀態，都是透過 systemctl 指令與 systemd 溝通。

此教程會建立一個 systemd 開機服務，功能如下：

使用 root 權限 執行
等待 Ubuntu 完整啟動
等待 NVIDIA GPU 驅動初始化完成（確認 nvidia-smi 正常）
等待 Docker 服務啟動完成
自動執行：docker restart myServer

前置準備（GPU 機器專屬，開始設定前的檢查）

進入下方步驟前，在 GPU 實例上確認以下三個項目：

1. 開啟一台 GPU 機器後，先確認 nvidia-smi 能正常顯示 GPU 資訊

目的：稍後的腳本中，有段邏輯是透過檢查 nvidia-smi 來判斷是否繼續執行，所以必須要確認 GPU 及驅動安裝狀態。本次教學需要使用 Docker 和 systemctl 指令，目前只有 VM 類型支持。

點擊 Create New 後開始建立實例，搜尋 Ubuntu 並選擇 VM 類型的機器，選用 Ubuntu 的鏡像並建立實例。

實例成功運行後，在實例頁面中，點擊 Access > SSH Port 22 > 複製 SSH Command > 使用 Password，透過 SSH 連線至實例。

連線至實例後，輸入：nvidia-smi，成功確認 GPU 及驅動安裝狀態。

2. 將權限改成 root

若是您的實例不是 root 使用者，使用 sudo su，改為 root 使用者。避免後續 docker／systemctl 指令因權限不足失敗。

完成權限調整前，這時的 User 仍然是 glows，而不是 root。

執行 sudo su 之後會被要求輸入密碼，在實例詳情中的 Access > SSH Port 22 > Password 取得密碼。

3. 先建立好要被自動重啟的 myServer（範例名稱）容器

docker restart 只能重啟已存在的容器，本範例我們使用 nginx 建立一個最簡單的 server。如果這台機器上還沒有 myServer，之後開機腳本執行到 docker restart myServer 會失敗。

1. 建立啟動腳本

建立腳本檔案：

bash

sudo nano /usr/local/bin/restart-myserver.sh

加入以下內容：

bash

#!/bin/bash

# 等待 NVIDIA 驅動初始化完成
echo "等待 NVIDIA 驅動啟動..."

until nvidia-smi >/dev/null 2>&1
do
    sleep 2
done

echo "NVIDIA 驅動已正常啟動"

# 等待 Docker 服務啟動完成
echo "等待 Docker 啟動..."

until systemctl is-active --quiet docker
do
    sleep 2
done

echo "Docker 已啟動"

# 重啟 Docker 容器
echo "正在重啟 myServer..."

docker restart myServer

echo "myServer 重啟完成"

until nvidia-smi >/dev/null 2>&1; do sleep 2; done：這是一個「重複檢查」的迴圈，不斷檢查 nvidia-smi 狀態，確認 GPU 驅動就緒後才往下執行。

until systemctl is-active --quiet docker; do sleep 2; done：檢查 Docker 服務是否已經啟動。

docker restart myServer：腳本主要的目的，重啟指定的容器。

執行流程：等 GPU 驅動就緒 -> 等待 Docker 啟動後 -> 重啟指定容器（docker restart myServer）

編輯完成後，使用：

text

Ctrl + O
Enter
Ctrl + X

存檔後離開編輯器。

2. 設定腳本執行權限

執行：

bash

sudo chmod +x /usr/local/bin/restart-myserver.sh

Linux 底下新建立的檔案，預設是「不能」被執行的，只能被讀取和編輯。chmod +x 是將此腳本檔案標記成「可執行」，後續使用 systemd 開機時執行（或手動執行），不會因為權限不足被拒絕。執行後不會打印出任何內容。

3. 建立 systemd 開機服務

建立服務檔：

bash

sudo nano /etc/systemd/system/restart-myserver.service

輸入：

text

[Unit]
Description=Restart myServer Docker container after NVIDIA initialization
After=network-online.target docker.service nvidia-persistenced.service
Wants=network-online.target docker.service

[Service]
Type=oneshot
ExecStart=/usr/local/bin/restart-myserver.sh
RemainAfterExit=yes
User=root

[Install]
WantedBy=multi-user.target

[Unit]：

Description：說明文字。

After／Wants：規定啟動順序要等網路、Docker、NVIDIA 服務就緒後才啟動。

[Service]：

Type=oneshot：表示這是執行一次就結束的服務。

ExecStart：指定要執行的腳本路徑。

RemainAfterExit=yes：讓服務執行完後仍顯示 active，使運行成功的結果能被驗證（否則會顯示成 inactive）。

User=root：此腳本用到的指令需要最高權限 root。

[Install]：

WantedBy=multi-user.target 決定這個服務要綁定在開機進入一般模式時啟動。

儲存離開。

4. 重新載入 systemd 設定

執行：

bash

sudo systemctl daemon-reload

daemon-reload 是手動告訴 systemd「有新增／修改服務設定檔，請重新讀取一次」。如果沒有執行這個指令，systemd 仍會沿用舊的設定，或無法得知有這個新服務存在，之後使用指令時可能會找不到這個服務，或套用到舊的設定內容。

5. 設定開機自動啟動

執行：

bash

sudo systemctl enable restart-myserver.service

enable 是將這個服務登記到開機自動啟動清單裡。使 systemd 在重開機時自動去執行它。

成功後會看到類似：

text

Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/restart-myserver.service

6. 手動測試服務

不用重新開機，可以直接測試：

bash

sudo systemctl start restart-myserver.service

上一步的 enable 本身不會立即執行，於是使用 start 驗證腳本、systemd 服務檔設定沒問題。

查看執行紀錄：

bash

journalctl -u restart-myserver.service -f

正常流程會看到：

text

等待 NVIDIA 驅動啟動...
NVIDIA 驅動已正常啟動

等待 Docker 啟動...
Docker 已啟動

正在重啟 myServer...
myServer 重啟完成

查看是否已設定成功

查看是否啟用：

bash

systemctl is-enabled restart-myserver.service

如果返回 enabled 代表已設定完成。

查看服務狀態

bash

systemctl status restart-myserver.service

顯示：Active: active (exited) 代表服務已正常執行完成。

開機流程說明

設定完成後，開機流程如下：

text

Ubuntu 開機
    ↓
systemd 啟動
    ↓
等待網路與 Docker 服務
    ↓
等待 NVIDIA 驅動完成初始化
    ↓
確認 nvidia-smi 正常
    ↓
確認 Docker 啟動
    ↓
執行 docker restart myServer

這樣可以避免以下問題：

GPU 驅動尚未載入，導致 CUDA 容器啟動失敗
Docker 已啟動但 NVIDIA Runtime 尚未準備完成
開機過程太快導致容器初始化異常

此方案適合機型

Ubuntu 20.04 / 22.04 / 24.04
NVIDIA GPU 主機
Docker + CUDA 容器環境
需要開機後自動恢復服務的 AI 推理伺服器、GPU Server 等環境

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