pip3install opencv-python-headless -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 10、设置gpu可见性环境变量,注意这个环境变量非常重要,如果训练过程一直卡在0%,但CUDA、Pytorch一切正常,就是因为这个变量没有设置。 vim~/.bashrcexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0source~/.bashrc 11、准备训练集、测试集、验证集,结...
docker pull nvidia/cuda:10.1-devel-centos7 1. 启动镜像 建立了一个nvidia/cuda:10.1-devel-centos7镜像的容器,-p将本地端口:容器端口映射,容器name = zhl, 容器路径/data挂载在 本地路径/data/zhl_docker上 , 之后在容器内进行操作。 docker run --gpus all -it -u 0 -d --privileged=true --name=...
docker run --gpus=all --rm nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi # nvidia-docker2 docker run --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --rm nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi or nvidia-docker run -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --rm nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi 1. 2. 3. 4. 5....
nvidia-docker2.0是一个简单的包,它主要通过修改 docker 的配置文件 /etc/docker/daemon.json,将默认的 Runtime 修改为 nvidia-container-runtime,可实现将 GPU 设备,CUDA Driver 库挂载到容器中。 1.cat /etc/docker/daemon.json2.{3."default-runtime":"nvidia...
nvidia-container-runtime其实就是在runc基础上多实现了nvidia-container-runime-hook,该hook是在容器启动后(Namespace已创建完成),容器自定义命令(Entrypoint)启动前执行。当检测到NVIDIA_VISIBLE_DEVICES环境变量时,会调用libnvidia-container挂载GPU Device和CUDA Driver。如果没有检测到NVIDIA_VISIBLE_DEVICES就会执行默认...
cat /usr/local/cuda/version.json 或 nvcc -V//查看实际使用的cuda版本 3、查看显卡型号和gpu使用信息(NVIDIA显卡) lspci//查看当前gpu型号,其实可以看到所有的设备信息 检测显卡驱动和型号 $sudo yum install nvidia-detect$nvidia-detect -vProbing for supported NVIDIA devices... ...
nvidia-container-runtime 是在 runc 基础上多实现了 nvidia-container-runime-hook(现在叫 nvidia-container-toolkit),该 hook 是在容器启动后(Namespace 已创建完成),容器自定义命令(Entrypoint)启动前执行。 当检测到 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 环境变量时,会调用 libnvidia-container 挂载 GPU Device 和 CUDA Driver...
nvidia-container-runtime 是在 runc 基础上多实现了 nvidia-container-runime-hook (现在叫 nvidia-container-toolkit),该 hook 是在容器启动后(Namespace已创建完成),容器自定义命令(Entrypoint)启动前执行。当检测到 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 环境变量时,会调用 libnvidia-container 挂载 GPU Device 和 CUDA Driver...
image: nvidia/cuda:12.3.1-runtime-ubuntu22.04 runtime: nvidia environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all command: nvidia-smi deploy: resources: reservations: devices: - capabilities: - gpu - compute - driver: nvidia ...
PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3.8 main.py\--do_train\--train_file /app/dataset/train.json\--validation_file /app/dataset/dev.json\--prompt_column content\--response_column summary\--overwrite_cache\--model_name_or_path /app/models\--output_dir /app/checkpoints/adg...