步骤2:查找 PyTorch Docker 镜像 你可以使用 Docker Hub 来查找 PyTorch 的 Docker 镜像。这里我们主要关注官方提供的 CPU 版镜像。可以用以下命令进行搜索: dockersearch pytorch# 输出与 PyTorch 相关的镜像列表 1. 2. 步骤3:Pull PyTorch 官方 CPU 版镜像 找到你想要的镜像后,可以使用docker pull命令来下载它。
现在下载一个pytorch的镜像(在docker.hub中寻找) docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 显示以上画面表示下载成功 在镜像中创建一个容器 docker run -it pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel /bin/bash 可以看见,现在进入了容器的一个workspace目录里面了;@后面的0d10ba3b0aaf就是...
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 #...
docker pull pytorch/pytorch 进入镜像: docker run -it pytorch/pytorch 安装opencv 常用的镜像源 清华大学 :https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 华中科技大学 腾讯源: pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 至此,CPU版本的docker就配置完成了。
使用以下命令从Docker Hub上拉取ChatGPT镜像: docker pull openai/chatbot_pytorch:cpu 这个镜像包含了ChatGPT模型以及其依赖的所有库和环境。 运行ChatGPT容器 使用以下命令运行ChatGPT容器: docker run -it --name chatbot openai/chatbot_pytorch:cpu bash 这个命令会在一个新的容器中启动一个交互式的bash shell。
从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU) -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 如果dockerimages命令可以执行成功,表示Docker已安装,此步骤可跳过。 执行如下命令确认DockerEngine版本。dockerversion | grep 来自:帮助中心 ...
# 安装dockeryum install docker# 开启docker服务:service docker start# 列出所有docker镜像的命令:docker images# 删除指定docker镜像的命令:docker rmi anibali/pytorch# 下载一个新的镜像的命令:docker pull anibali/pytorch:1.7.0-cuda11.0# 运行新镜像,创建一个cpu运行的容器# -i: 交互式操作。# -t: 终端...
Docker 中心提供了广泛使用的开源机器学习框架或库的容器映像，这些映像通常由框架维护人员提供。您可以在他们的存储库中找到 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 等。在决定从哪里下载以及下载哪种类型的容器映像时，要十分谨慎。大部分上游存储库都会将其容器构建为在任何位置均可使用，这意味着这些容器需要与大部分 CPU 和...
Fixed docker login to private registries when Registry Access Management is enabled and access to Docker Hub is blocked. Fixed a bug where Docker Desktop fails to start the Kubernetes cluster if the current cluster metadata is not stored in the .kube/config file. Updated the tooltips in Docker...
从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU) 18.09.0 推荐使用大于等于该版本的DockerEngine来制作自定义镜像。 准备名为context的文件夹。 mkdir -p context 准备可用的pip源文件pip.conf 。本示例使用华为开源镜像站提供的pip源,其pip.conf文件内容如下。 [global] ...