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
services:web:image:luminainc/web:37ab9ae9platform:linux/amd64# 指定CPU架构ports:-"5173:8000"# 端口映射(主机:容器)restart:always# 自动重启策略segmentation:deploy:resources:reservations:# GPU资源声明devices:-driver:nvidiacapabilities:[gpu]device_ids:["4"]volumes:# 目录映射(主机:容器)共享默认模型下...
1. 了解docker-compose如何配置以支持GPU使用 Docker Compose 允许您通过 docker-compose.yml 文件来定义多容器 Docker 应用程序。为了支持 GPU,您需要在 docker-compose.yml 文件中添加特定的配置。 2. 确定系统是否已安装NVIDIA Container Toolkit NVIDIA Container Toolkit 是一个 Docker 镜像,它支持自动识别基础机器...
Example of a Compose file for running a service with access to 1 GPU device services:test:image:nvidia/cuda:12.9.0-base-ubuntu22.04command:nvidia-smideploy:resources:reservations:devices:-driver:nvidiacount:1capabilities:[gpu] Run with Docker Compose: ...
# 启动 Docker Compose 服务docker-composeup# 检查 GPU 状态nvidia-smi# 进入容器,查看 GPU 可用性dockerexec-it<容器_id>/bin/bash# 在容器内运行模型,观察 GPU 利用率python train_model.py 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 wget-P/tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1...
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. 这段配置创建了一个服务my_gpu_model,它将使用最新的 GPU 支持 ...
在Compose 中使用 GPU 资源 如果我们部署 Docker 服务的的主机上正确安装并设置了其对应配置,且该主机上恰恰也有对应的 GPU 显卡,那么就可以在 Compose 中来定义和设置这些 GPU 显卡了。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 需要安装的配置 $ apt-get install nvidia-container-runtime 旧版...
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、networks三个关键字,version用于指定代码编写使用的版本规则;services用于配置服务;networks用于配置网络...
version:'3'services:my_gpu_app:runtime:nvidiaimage:my_gpu_image... 1. 2. 3. 4. 5. 6. 示例 下面是一个简单的示例,演示如何在Docker Compose中使用GPU进行加速计算。我们将创建一个包含CUDA代码的Docker镜像,并在Docker Compose中指定使用GPU运行该容器。