解压方式: 将文件重命名, 以.tgz作为后缀, 然后使用tar -zxvf file.tgz命令解压即可 解压下载的文件,可以看到cuda文件夹,在当前目录打开终端,执行如下命令: sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cud...
Docker Desktop for Windows; WSL2。二、PyTorch-CUDA服务打包首先,我们需要将PyTorch-CUDA服务打包成Docker镜像。这里以PyTorch 1.9.0和CUDA 11.0为例,你可以根据实际情况调整版本。 创建一个新的目录,并在其中创建一个名为Dockerfile的文件; 在Dockerfile中添加以下内容: FROM pytorch/pytorch:1.9.0-cuda11.0-py3 ...
按照本指南在本地机器上安装和启动Docker Desktop。 我们需要做的第一件事是创建一个Dockerfile,告诉docker如何构建我们的镜像。我们首先选择一个NVIDIA CUDA基础image。 十七、选择NVIDIA CUDA image 你可以在DockerHub上找到官方的nvidia/cuda image:https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda。根据文档的描述,提供了三种...
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-12-4-local_12....
下载并安装,windows docker desktop。 勾选Use the WSL 2 based engine 红色框里的选项都打开 配置完后,重启docker。 在wsl2中进行验证。 开启docker容器GPU能力的两种方式 使用命令行 dockerrun--rm--gpusallnvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04nvidia-smi ...
Nvidia CUDA drivershave been released. Last, the GPU support has been merged in Docker Desktop (in fact since version 3.1). Nvidia used the term near-native to describe the performance to be expected. Where to find the Docker images
$dockerrun--rm--gpusall nvidia/cuda nvidia-smi 指定nvidia 作为运行时,并指定变量NVIDIA_VISIBLE_DEVICES $dockerrun--rm--runtime=nvidia\-eNVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all nvidia/cuda nvidia-smi 为启动的容器分配2个GPU $dockerrun--rm--gpus2nvidia/cuda nvidia-smi ...
而现在Docker Desktop用户，也开始可以在WSL 2上使用Nvidia GPU功能，让Linux容器能够执行CUDA、Tensorflow以及GPGPU工作负载，以GPU加速诸如深度学习、机器学习和人工智能等项目，方便开发者在本地端执行。目前要在Docker Desktop使用WSL 2的GPU支持，需要具有Nvidia GPU的计算机，以及最新的Windows Insider版本，并且安装能够...
sunsharing/stable-diffusion-webui-docker:latest-cpu bash webui.sh --skip-torch-cuda-test --listen --precision full --no-half --use-cpu Stable-diffusion GFPGAN ESRGAN VAE --all --sharedocker run:利用指定镜像启动一个容器,需要先在电脑上安装docker,比如win11下需要安装docker desktop并开启hyperv...
首先,你的镜像 9994f77d181f 是从阿里云的镜像库中获取的,它被设计为在具有 CUDA 11.7.1、PyTorch 2.0.1、TensorFlow 1.15.5 和 PyTorch 1.8.0 支持的 Ubuntu 20.04 环境中运行。 问题可能出在几个地方: Windows 10 和 Docker Desktop 的限制:虽然 Docker Desktop 可以在 Windows 10 上运行,但是有一些 GPU...