1、变量名:【CUDA_PATH】 变量值:【C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6】 2、变量名:【CUDA_PATH_V11_6】 变量值:【C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6】 3、变量名:【NVCUDASAMPLES_ROOT】 变量值:【C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.6】...
docker run -i -t --gpus all nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 /bin/bash 1. 打开镜像(增强模式–支持使用GPU、映射目录、设置内存) docker run -i -t -v /home/liguopu/:/guopu:rw --gpus all --shm-size 16G nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 /bin/bash 1. 平常...
在Docker中安装CUDA涉及几个关键步骤,包括确认版本兼容性、获取支持CUDA的Docker镜像、运行镜像并安装依赖、配置环境以及验证安装。以下是详细的步骤说明: 1. 确认Docker版本和CUDA版本兼容性 在安装之前,请确保你的Docker版本与CUDA版本兼容。通常,NVIDIA会提供与特定CUDA版本兼容的Docker运行时和镜像。你可以访问NVIDIA的...
一、拉取docker镜像 $ docker pull nvidia/cuda:11.3.1-devel-ubuntu18.04 $ docker pull nvidia/cuda:11.3.1-devel-ubuntu20.04 $ docker pull nvidia/cuda:11.3.1-devel-cudnn8-runtime-ubuntu18.04 $ docker pull nvidia/cuda:11.3.1-devel-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 $ docker pull nvidia/cuda:11.6.1...
在本文中,我们将使用Docker将PyTorch机器学习模型部署到生产环境中。目标是在远程云linux机器上,将训练好的模型作为支持CUDA的docker容器中的RESTful API提供服务。本文将对准备部署ML模型的数据科学家或机器学习工程师有所帮助。 本文涉及的主题: FastAPI和pydantic ...
1、服务器宿主机显卡驱动、CUDA环境安装 略 2、宿主机Docker服务安装,及镜像配置 略 3、镜像下载(拉取) dockerpull nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04 如果网络封锁比较严重,可添加国内镜像(百度查找)。 下载完成后,使用命令查看是否下载完成。 dockerimages ...
cat/usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 出东西就成功了,没截图。 4.离线安装Docker deb包安装(推荐) 下载网址搜索docker即可 1.下载百度云文件 链接:https://pan.baidu.com/s/1XpqB7ceYIux2J8MV1O09Bw?pwd=1fmv ...
一、宿主机CUDA版本的安装与配置 首先,我们需要在宿主机上安装合适版本的CUDA。由于CUDA版本众多,选择哪个版本主要取决于你的具体需求和硬件设备。在安装CUDA时,务必注意阅读CUDA的安装指南,确保按照正确的步骤进行安装和配置。 二、Docker容器中CUDA版本的安装 在Docker容器中安装CUDA版本时,我们通常会选择NVIDIA提供的官...
NVIDIA Docker分两个版本,1.0版本通过docker volume 将CUDA Driver挂载到容器里,应用程序要操作GPU,需要在LD_LIBRARY_PATH环境变量中配置CUDA Driver库所在路径。2.0版本通过修改docker的runtime实现GPU设备和CUDA Driver挂载。 这里主要分析下NVIDIA Docker 2.0的实现。修改Docker daemon 的启动参数,将默认的 Runtime修改...