sudo docker pull nvidia/cuda:10.0-base # 下载 CUDA 10.0 镜像 1. 步骤3 - 运行 CUDA 镜像 现在,你可以运行 CUDA 镜像,并进入交互式终端。以下是运行 CUDA 10.0 镜像的命令: sudo docker run -it --runtime=nvidia nvidia/cuda:10.0-base # 运行 CUDA 10.
接下来,我们需要从Docker Hub拉取CUDA 10的镜像。执行以下命令: dockerpull nvidia/cuda:10.0-base# 拉取CUDA 10基础镜像 1. 4. 运行容器 运行Docker容器并确保GPU可以被识别。使用以下命令: dockerrun--gpusall-it--rmnvidia/cuda:10.0-base /bin/bash 1. --gpus all表示使用所有可用的GPU。 -it表示以交互...
* Cuda release 11.8, V11.8.89 - Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0 * Cudnn 9.1.1.17 * Torch 2.1.2 * Xformers 0.0.23.post1 Start containerdocker pull darkovisual/cuda-base-docker:latestAbout Cuda Base Docker for Machine Learning Resources Readme License GPL-3.0 license ...
docker pull --platform=linux/aarch64 nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04 指定CPU架构为x86_64: docker pull --platform=linux/x86_64 nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04 --- 指定操作为ubuntu20.04,指定cuda版本为11.4.3: 指定CPU架构为aarch64: docker pull --platform=linux/aarch64 nvidia/cuda:...
docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:0.7.0-cuda11.2-cudnn8-devel 拉取完进项后,可通过docker images 查看镜像信息,基础镜像大概14.5G pull 镜像 2)导出基础镜像 docker save -o /app/soft/nvidia_cuda11_cudnn8.tar e2ff7f8f4692 导出镜像文件 3)GPU离线服务器加载镜像 #执行导入命令,需...
若使用conda安装,可直接跳过docker的步骤,在conda的虚拟环境中安装好cuda+cudnn之后,执行步骤8及后续操作。 二、在docker中部署k2的具体操作步骤 1.拉取基础镜像 docker pull nvidia/cuda:11.0-base 测试: docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 2.使用基础镜像启动一个容器 docker run --res...
docker pull nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu18.04 进入镜像后 nvidia-smi 显示和下面一样就可以了 不知道自己版本测试用的话直接执行下面的命令就好了 At this point, a working setup can be tested by running a base CUDA container: sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia...
4.此时可执行以下命令,通过运行基本 CUDA 容器来测试工作设置。 sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 返回结果如下所示: +---+ | NVIDIA-SMI 450.51.06 Driver Version: 450.51.06 CUDA Version: 11.0 | |---+---+---+ | GPU Name ...
4、此时,可以通过运行基本 CUDA容器来测试工作设置: 代码语言:txt AI代码解释 $ sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 5、这应该会产生如下所示的控制台输出: 代码语言:txt AI代码解释 +---+ | NVIDIA-SMI 450.51.06 Driver Version: 450.51.06 CUDA Version...
docker run --gpus all --name my-cuda-container --rm -it nvidia/cuda:10.0-base /bin/bash 这将创建一个基于NVIDIA CUDA 10.0镜像的容器,并使用--gpus all参数来指定使用所有可用的GPU资源。在容器中,你可以通过以下命令来安装NVIDIA容器运行时: sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia...