docker-compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。它使用docker-compose.yml文件来配置应用程序的服务。 2. 研究docker对GPU的支持,特别是--gpus参数 Docker支持通过--gpus参数来指定GPU设备。这个参数可以是一个GPU设备的ID,也可以是一个包含多个GPU设备ID的列表。例如,--gpus all表示使用所有可用的GP...
sudo yum install -y nvidia-container-toolkit nvidia-container-runtime 3、运行容器时,添加**–**gpu参数启用gpu支持。 使用所有GPU $ docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi 使用两个GPU $ docker run --gpus 2 nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi 指定GPU运行 $ docker run --gpus ‘...
3.docker-compose中配置GPU资源的使用 3.1 docker-compose工具版本配置差异 对应Compose工具的老版本(v2.3)配置文件来说的话,想要在部署的服务当中使用GPU显卡资源的话,就必须使用runtime参数来进行配置才可以。虽然可以作为运行时为容器提供GPU的访问和使用,但是在该模式下并不允许对GPU设备的特定属性进行控制。 service...
在Docker Compose中指定GPU 要在Docker Compose中指定GPU,我们需要进行以下步骤: 确保主机上已经安装了相应的GPU驱动。 使用支持GPU的Docker运行时,如NVIDIA Docker或Docker Slim。 在Docker Compose文件中指定GPU相关的配置。 以下是一个示例的Docker Compose文件,演示了如何指定GPU: version:'3'services:gpu_app:build...
🚀 二、Docker Compose 高阶配置解析 1. 精准GPU调度(榨干每块显卡) deploy:resources:reservations:devices:-driver:nvidiacapabilities:[gpu]# 指定使用2块显卡count:2# 使用GPU0和GPU1(nvidia-smi查看ID)device_ids:["0,1"] 📌多卡策略: 场景配置方案 ...
如果你遇到docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].可以自行跳转解决! docker-compose.yaml文件编写 docker-compose.yaml文件我们注意有version、services、networks三个关键字,version用于指定代码编写使用的版本规则;services用于配置服务;networks用于配置网络...
在Compose 中使用 GPU 资源 如果我们部署 Docker 服务的的主机上正确安装并设置了其对应配置,且该主机上恰恰也有对应的 GPU 显卡,那么就可以在 Compose 中来定义和设置这些 GPU 显卡了。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 需要安装的配置 $ apt-get install nvidia-container-runtime 旧版...
在Docker-Compose配置中，GPU资源的使用存在版本差异。对于Docker Compose v2.3版本，配置文件中需要使用`runtime`参数来指定容器使用GPU。然而，此模式下仅能提供GPU访问，无法细粒度控制GPU设备属性。对于较新版本的Docker Compose（v1.28.0及以上），配置文件提供更细致的控制选项。`capabilities`字段指定...
capabilities: [gpu] network_mode: "host" 4.docker compose常用命令 0.官方文档:https://docs.docker.com/compose/reference/overview/ docker-compose [-f <arg>...] [options] [COMMAND] [ARGS...] 部分命令选项如下: -f,–file:指定使用的 Compose 模板文件,默认为 docker-compose.yml,可以多次指定,...
在Docker Compose 中,gpus参数允许开发者精确控制容器对 GPU 的访问。其配置项的说明如下: gpus: 指定要分配给容器的 GPU 数量或编号。格式可以是: "all": 使用所有可用的 GPU "2": 使用两个 GPU "[0,1]": 使用指定的 GPU 列表 可以使用以下公式计算gpus配置的实际资源分配: ...