4. docker-compose使用GPU的完整的配置示例 下面的示例以Whisper ASR Webservice实时语音识别的docker容器中使用GPU的配置为例进行说明。该服务在使用docker容器部署时,使用的命令如下: docker run -d --gpus all -p 9000:9000 -e ASR_MODEL=base -e ASR_ENGINE=openai_whisper onerahmet/openai-whisper-asr-web...
在你的工作目录中创建一个docker-compose.yml文件,输入以下内容: version:'3.8'services:my_gpu_model:image:tensorflow/tensorflow:latest-gpu# 使用带 GPU 支持的 TensorFlow 镜像deploy:resources:reservations:devices:-capabilities:[gpu]tty:true# 允许伪终端 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...
docker-composeup--build 1. 关系图 以下是一个示例关系图,演示了Docker Compose中GPU环境的配置: erDiagram GPU -- Docker Compose: 使用 Docker Compose -- NVIDIA Container Toolkit: 依赖 NVIDIA Container Toolkit -- Docker: 集成 通过以上步骤,我们就可以在Docker Compose中配置GPU环境,并使用GPU来加速计算。
在基于docker-compose使用GPU之前,你的docker必须要能够使用--gpus参数指定设备基于run命令启动! 如果你遇到docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].可以自行跳转解决! docker-compose.yaml文件编写 docker-compose.yaml文件我们注意有version、services、netwo...
简介:在使用Docker Compose启动需要GPU支持的容器时,出现'RuntimeError Found no NVIDIA driver on your system'错误通常是因为宿主机上没有正确安装NVIDIA驱动或者Docker容器中没有正确配置GPU支持。本文将指导您解决这个问题,确保您可以在Docker容器中顺利使用GPU。
安装nvidia-docker并重启dockerd服务 sudo apt-get install -y nvidia-docker2 sudo pkill -SIGHUP dockerd sudo apt-get update # 编写docker-compose文件 vim docker-compose.yml version: "2.4" services: gpu: image: my_gpu:1.0.0 ports: - 32888:5000 runtime: nvidia environment: - NVIDIA_VISIBLE_...
$ docker run --gpus '"device=1,2"' nvidia/cuda nvidia-smi$ docker run --rm--runtime=nvidia-eNVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1,2 nvidia/cuda nvidia-smi 1. 2. 到这里在 Docker 下使用 Nvidia 显卡加速计算的基础环境搭建就介绍完了。后续我们可以继续研究一下 K8S 下调度 GPU 的实现。
如果使用 Docker,必须有来自英伟达的实用程序(https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker),它真正简化了在 Docker 容器内使用 GPU 的步骤。 安装非常简单: 代码语言:javascript 复制 wget-P/tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb ...
在Docker Compose上使用GPU运行TensorFlow 简介:容器化和AI是目前开发的大趋势。理想情况下,容器化可以将环境无缝迁移,将配置环境的成本无限降低:但是在容器中配置CUDA并运行TensorFlow一向是个难题。对于初学者以及没有深度学习工作站的用户,AWS和Azure推出了带独立显卡的云服务:但是按需实例价格不便宜,竞价式实例价格公道...
如果使用 Docker,必须有来自英伟达的实用程序(https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker),它真正简化了在 Docker 容器内使用 GPU 的步骤。 安装非常简单: wget-P/tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb ...