Docker Hub 是一个云服务,提供 Docker 镜像的存储和分享功能。开发者可以从 Docker Hub 获取官方镜像,或者上传自己构建的镜像。PyTorch 在 Docker Hub 上也有官方支持,这使得用户能够快速获取到配置完好的 PyTorch 环境。 安装Docker 在使用 PyTorch 之前,我们需要安装 Docker。可以从 [Docker 官网]( 获取安装包,并...
接下来,我们将创建一个Docker镜像,并在其中安装PyTorch的GPU版本。可以使用Docker Hub上官方提供的镜像。 创建Dockerfile 在您的项目目录中,创建一个Dockerfile文件,内容如下: # 使用NVIDIA官方的CUDA基础镜像FROMnvidia/cuda:11.7.0-runtime-ubuntu20.04# 安装Python和其他依赖RUNapt-get update &&\apt-get install ...
我需要运行pytorch,dockerhub中pytorch官方镜像没有gpu支持,所以只能先pull一个anaconda镜像试试,后面可以编排成Dockerfile。 $ docker run -it -d --rm--name pytorch -v /home/qiyafei/pytorch:/mnt/home --privileged=true--device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm --device /dev/nvidia1:/dev/nvidia1 ...
sudoapt list nvidia-driver* 安装结束之后,重启服务器:sudo reboot 重启结束后查看GPU信息: nvidia-smi 可以看到显卡驱动已经安装成功,它对应的cuda的型号是11.4版本,那么docker就应当安装不高于此版本。 3.在docker中安装pytorch以及对应的cuda版本 登录dockerhub官网查看镜像,Docker Hub。如下图所示: 这里直接拉取最...
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 ...
但是我们可以把这些镜像同步到我们的 Docker Hub 仓库里，再配个 Docker Hub 加速器，这样下载镜像就...
构建完成的镜像见:cnstark/pytorch (Docker Hub) 构建方法 默认读者对与Docker镜像的构建有大致的了解,我们从Dockerfile开始。 以Ubuntu20.04-Python3.9.10-CUDA11.3-Pytorch1.10.2为例,Dockerfile文件如下: # CUDA基础镜像 FROM nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 # CPU版本 # FROM ubuntu:20.04 #...
https://catalog.ngc.nvidia.com/containers https://hub.docker.com/u/nvidia https://hub.docker.com/u/pytorch 诸如在 RTX 4090 这类卡刚发布后,相比较自己从零到一构建镜像,官方镜像是个不错的额外选项,能够更好发挥显卡性能,还不需要折腾。
docker run -it -d --name CONTAINER_NAME -p 8088:80 IMAGE_NAME# 保存容器为镜像docker commit -a <Auther_Name> <CONTAINER_ID/CONTAINER_NAME> <Version_Number> 参考资料: pytorch: 使用docker Nvidia-Docker配置python3与pytorch环境 Docker 简单的命令行总结...
这个Dockerfile文件建立在nvidia/cuda:10.2-devel，镜像由NVIDIA直接在DockerHub中提供：https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda。nvidia/cuda:10.2-devel是已经安装了CUDA10.2工具包的开发镜像 现在你只需要安装Python开发所需的东西并设置我们的项目。在Dockerfile的中间部分有一个Miniconda3安装。我决定使用Miniconda...