docker run --gpus all -itd -v e:/dockerdir/docker_work/:/home/zhou/ -p 8888:8888 --ipc=host cc9a9ae2a5af jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0 --allow-root --NotebookApp.token= --notebook-dir='/home/zhou/' 参数详解: --gpus all:不加此选项,nvidia-smi命令会不可用 -i...
在步骤2中创建完Dockerfile后,我们可以使用以下命令来构建Docker镜像: $dockerbuild-tmygpuapp. 1. 这个命令会在当前目录下的Dockerfile中构建一个名为mygpuapp的Docker镜像。 步骤4:运行容器并测试GPU支持 运行以下命令以在容器中启动应用程序,并测试GPU支持: $dockerrun--gpusall mygpuapp python3 main.py 1. ...
docker run -it --gpus all --name container1 anibali/pytorch:1.13.0-cuda11.8-ubuntu22.04 /bin/bash 在这个命令中,run是创建容器的指令,-it是交互式终端,因为创建的容器就相当于一个本机中的linux服务器,我们可以通过终端与容器交互。–gpus all这个就是使用本机的gpu,–name是给新建容器取个名字, ...
构建和运行Docker容器。 构建Docker镜像并运行容器时,确保使用--gpus选项来指定要分配的GPU。 #构建Docker镜像$ docker build -t my_gpu_image .#运行Docker容器$ docker run --gpus all my_gpu_image 1. 2. 3. 4. 5. 这将构建名为my_gpu_image的Docker镜像,并在容器中运行该镜像,并分配所有可用的GPU。
参数详解: --gpus all:不加此选项,nvidia-smi命令会不可用 -i: 交互式操作。 -t: 终端。 -p:端口映射,[Host Port]:[Container Port] --ipc=host,启用进程间通讯 cc9a9ae2a5af:镜像ID -d:后台运行,需要使用【docker exec -it 容器id /bin/bash】进入容器 ...
docker run --gpus all -itd -p 8888:8899 --name zx_poc renoyuan/gpu_base:latest nvdia-smi#参数-i: 交互式操作。 -t: 终端。 -d: 后台运行 -p 端口映射 宿主机:容器 -v 资源映射 宿主机目录:容器目录 --name:容器名字 renoyuan/gpu_base:latest 镜像。
参数详解: --gpus all:不加此选项,nvidia-smi命令会不可用 -i: 交互式操作。 -t: 终端。 -p:端口映射,[Host Port]:[Container Port] --ipc=host,启用进程间通讯 cc9a9ae2a5af:镜像ID -d:后台运行,需要使用【docker exec -it 容器id /bin/bash】进入容器 ...
docker run -it --net host --name dsascdocker --runtime=nvidia --gpus all dsasc:1.0 /bin...
–gpus all:不加此选项,nvidia-smi命令会不可用 -i: 交互式操作。 -t: 终端。 -p:端口映射,[Host Port]:[Container Port] –ipc=host,启用进程间通讯 cc9a9ae2a5af:镜像ID -d:后台运行,需要使用【docker exec -it 容器id /bin/bash】进入容器 ...
docker build -t craiditx/pytorch1.12.1-cuda11.3-cudnn8-devel:0.1 . docker run -itd -p 43251:22 -p 14380:80 --gpus all --name pytorch -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all lealaxy/pytorch:1.11-cuda11.3-cudnn8 conda的命令在RUN中执行不起来 ...