NVIDIAContainerToolkitNVIDIADriverDockerUserNVIDIAContainerToolkitNVIDIADriverDockerUserdocker run --gpus all nvidia/cuda:11.2.0-base nvidia-smiCheck NVIDIA Driver versionDriver OKCheck NVIDIA ToolkitToolkit OKGPU available 如上图所示,用户通过 Docker 运行命令,Docker 检查 NVIDIA 驱动和工具包的可用性,然后返回...
docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...] # **顺序一定不能错** IMAGE 一定是在参数后面命令前面 docker run --gpus all -itd -p 8888:8899 --name zx_poc renoyuan/gpu_base:latest nvdia-smi # 参数 -i: 交互式操作。 -t: 终端。 -d: 后台运行 -p 端口映射 宿主机:容器 -v 资源映...
docker run指定gpu运行 要在docker run命令中指定 GPU,您需要使用--gpus标志。例如,要在容器中使用所有可用的 GPU,您可以运行以下命令: docker run--gpusall your_image 您还可以使用以下选项来指定要在容器中使用的 GPU: --gpus "device=0": 使用第一个 GPU 设备 --gpus "device=1": 使用第二个 GPU 设...
--gpus "device=<id>[,<id>...]":对于多 GPU 场景,可以通过 id 指定分配给容器的 GPU,例如 --gpu "device=0" 表示只分配 0 号 GPU 给该容器 GPU 编号则是通过nvidia-smi命令进行查看 这里我们直接使用一个带 cuda 的镜像来测试,启动该容器并执行nvidia-smi命令 docker run --rm--gpus all nvidia/...
A40双卡服务器,使用GPU部署服务时 docker run --gpus 'all' --shm-size 1g -p 9090:80 -v $HOME/models:/data --env LOG_LEVEL="info,text_generation_router=debug" ghcr.nju.edu.cn/huggingface/text-generation-inference:1.0.3 --model-id /data/CodeShell-7B-Chat...
docker run -it --gpus all -d --restart=always --shm-size="32g" --name [容器名称] -p [主机端口]:8080 langchao:[版本号] /bin/bash 3.1 保持伪终端以及容器的标准输入打开状态 -i # 是让容器的标准输入保持打开状态 -t # 为docker分配一个伪终端并绑定到容器的标准输入上 ...
docker run -itd --gpus all --name gpu_test ubuntu:22.04 bash --gpus all: 容器将可以使用所有可用的 GPU。若要指定 GPU,例:--gpus "device=0" ,表明该容器只能使用第1个 GPU。详情可参考Docker官方文档说明: 然后进入容器内部测试: docker exec -it gpu_test bash 执行nvidia-smi命令看是否能使用GPU...
(MoeLove) ➜ ~ docker run --help |grep gpus --gpus gpu-request GPU devices to ad...
在x86服务器上,使用ubuntu:20.04的镜像启动容器,设置--runtime=nvidia和--gpus参数,有什么具体区别? 我测试了下,发现--runtime=nvidia参数后,容器内并没有发现任何和CUDA相关的文件,无法使用nvidia-smi命令。而使用--gpus参数后,容器内则会出现一些cuda相关的文件,也可以正常使用nvidia-smi命令; 在arm平台上(jetso...