[root@localhost ~]# docker pull nvidia/cuda:11.0-base 11.0-base: Pulling from nvidia/cuda 54ee1f796a1e: Pull complete f7bfea53ad12: Pull complete 46d371e02073: Pull complete b66c17bbf772: Pull complete 3642f1a6dfb3: Pull complete e5ce55b8b4b9: Pull complete 155bc0332b0a: Pull compl...
* 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 nvidia/cuda:11.2.0-cudnn8-devel-ubuntu18.04image=nvidia/cuda:11.2.0-cudnn8-devel-ubuntu18.04# nvidia-docker基础镜像 image=docker.dm-ai.cn/algorithm-research/py38-cuda11.2-cudnn8.1-ubuntu18.04:base image=docker.dm-ai.cn/algorithm-research/py38-cuda11.2-cudnn8.1-ubuntu18.04:torc...
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 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...
docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:23.07-py3 镜像比较大,需要耐心等待几分钟: 代码语言:javascript 复制 # docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:23.07-py323.07-py3:Pulling from nvidia/pytorch...Digest:sha256:c53e8702a4ccb3f55235226dab29ef5d931a2a6d4d003ab47ca2e7e670f7922bStatus:Downloaded newer ...
docker cuda检查 docker curl 一、 docker 安装 如果有旧版本docker需要先通过指令卸载 sudo apt-get remove docker docker-engine docker-ce docker.io 1. 更新apt 包索引 sudo apt-get update 1. 为了使apt可以通过https使用Repository,先安装以下包 sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-...
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 它应该返回如下内容: 正如您所看到的,我们需要在run命令中添加——GPU all来为容器启用GPU。 二十四、部署PyTorch模型FastAPI映像 最后,我们可以将FastAPI docker映像部署到机器上。与docker推送类似,我们需要使用docker镜像注册表进行身份验证。之后...
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.3.1-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 输出 创建容器 NVIDIA为Docker创建了CUDA的image,所以我们只需要找相应的镜像来直接生成container就好。 sudo docker pull nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 ...
docker pull registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/mmdetection:pytorch1.4-cuda10.1-py3 2)编写detector.py加载mmdet预训练模型检测图片demo.jpg,权重文件下载:http://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118...