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-webservice:latest-gpu 对应的dokcer-compose配置...
第三步:创建 Docker Compose 配置文件 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...
下面是使用 Docker Compose 配置 GPU 的步骤: 步骤说明 步骤1: 安装 NVIDIA Docker 运行时 首先,你需要安装 NVIDIA Docker 运行时,它是一个开源项目,用于在 Docker 容器中使用 GPU。请按照以下步骤操作: 安装依赖项:在终端中运行以下命令: $sudoapt-getupdate $sudoapt-getinstall-ynvidia-docker2 $sudosystemct...
对于较新版本的Docker Compose（v1.28.0及以上），配置文件提供更细致的控制选项。`capabilities`字段指定了需要支持的功能，`count`字段指定了使用的GPU数量，`device_ids`字段用于指定特定的GPU设备ID，而`driver`字段则指定了GPU驱动类型。这些选项允许更精确地配置GPU资源使用。以Whisper ASR Webservice...
配置之前 配置之后 加一行 "default-runtime": "nvidia", 6.重启docker systemctl restart docker 7.查看是否安装 yum list installed | grep nvidia 8. 开始部署 gpu服务 部署示例 参考官网:https://docs.docker.com/compose/gpu-support/ vi docker-compose.yaml ...
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 就会执行默认的 runc。 下面分两步安装 1. 设置 repository 和 GPG key 复制 $distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)$ curl -s -L https:...
gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu 取而代之的是这种结果：doc up 酷！我们实际上想要达到的：通过一个指令管理我们的应用程序状态（运行、停止、移除）把所有的运行标志保存到我们能够提交到 git repo 的单个配置文件 忘记 GPU 驱动程序版本不匹配和共享 在生产工具比如 Kubernetes 或 Rancher 中使用 GPU-...
GPU加速大模型效果,如下: 二 安装步骤 2.1 配置Docker Compose 以下是一个docker-compose.yml示例: version:'3.8' services: ollama: image:ollama/ollama:latest ports: -11434:11434 volumes: -D:\software\llms\ollama\docker...
- capabilities: [gpu] #使用所有gpu network_mode: "host" 3.docker compose GPU 配置 ai-server: image: #镜像地址 container_name: ai-server restart: always environment: - TZ=Asia/Shanghai volumes: - type: bind source: /etc/localtime target: /etc/localtime:ro - type: bind source: /data...
用户首先需要配置 CUDA:Deep Systems推荐使用runtime 安装,以免在升级后污染依赖环境。 安装Docker:一行命令就可以解决这个问题。curl -sSL get.docker。com/ | sh 安装Nvidia Docker:Nvidia对Docker有良好的支持,可以方便地配置GPU穿透,而且不必再担心驱动版本不匹配的问题。