- capabilities: ["gpu"] device_ids: ["0", "3"] (4)driver - 指定GPU设备驱动类型。 配置示例如下: deploy: resources: reservations: devices: - capabilities: ["nvidia-compute"] driver: nvidia 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...
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...
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]].docker-compose.yaml文件编写 docker-compose.yaml...
To allow access only to GPU-0 and GPU-3 devices: services:test:image:tensorflow/tensorflow:latest-gpucommand:python -c "import tensorflow as tf;tf.test.gpu_device_name()"deploy:resources:reservations:devices:-driver:nvidiadevice_ids:['0','3']capabilities:[gpu] ...
docker compose 选择gpu docker-compose 安装docker-compose 一、基于docker安装docker-compose 1、安装docker 1.1、卸载老版本docker yum remove docker docker-client docker-client-latest docker-common docker-latest docker-latest-logrotate docker-logrotate
- driver: nvidia count: all capabilities: [gpu] 二.参数分析 基本参数 --model 要使用的 huggingface 模型的名称或路径。 --model /root/model/Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 --served-model-name API 中使用的模型名称。如果提供了多个名称,则服务器将响应提供的任何名称。响应的 model 字段中的模型名称...
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...
ERROR: CouldnotloadGPU driver AI代码助手复制代码 排查步骤: 1. 检查/etc/docker/daemon.json是否包含: {"runtimes":{"nvidia":{"path":"nvidia-container-runtime","runtimeArgs":[]}}} AI代码助手复制代码 验证设备权限:ls -l /dev/nvidia* ...
- driver: nvidia device_ids: ['0', '3'] #使用0、3号gpu capabilities: [gpu] network_mode: "host" 4.docker compose常用命令 0.官方文档:https://docs.docker.com/compose/reference/overview/ docker-compose [-f <arg>...] [options] [COMMAND] [ARGS...] 部分命令选项如下: -f,–file:指定...
version:'3.8'services:web:image:tensorflow/tensorflow:2.4.1-gpuenvironment:-FLASK_ENV=developmentports:-"5000:5000"volumes:-.:/appworking_dir:/appcommand:python app.pydeploy:resources:reservations:devices:-driver:nvidiacount:all 1. 2. 3.