首先确保你的 GPU 驱动已经安装。可以通过以下命令验证 GPU 的状态: nvidia-smi 1. 接着,你需要安装 Docker 的 NVIDIA 插件,可通过以下方式安装: # 添加 NVIDIA Docker GPG keydistribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)curl-s-L|sudoapt-keyadd-# 添加 NVIDIA Docker 存储库curl-s-L|sudotee...
- 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_EN...
$ docker run --gpus all nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi 使用两个GPU $ docker run --gpus 2 nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi 指定GPU运行 $ docker run --gpus ‘“device=1,2”’ nvidia/cuda:9.0-base nvidia-smi $ docker run --gpus ‘“device=UUID-ABCDEF,1”’ nvidia/cuda:9.0-base ...
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] ...
#network_mode: "host" ports: - 8000:8000 restart: always deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: "all" capabilities: [gpu] 注意 下面deploy是一组 启动 docker-compose up -d 查看服务状态 docker ps 查看日志 docker logs -f 23ds...
runtime: nvidia environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all command: nvidia-smi deploy: resources: reservations: devices: - capabilities: - gpu - compute - driver: nvidia #device_ids: ['0'] capabilities: [gpu] ...
下面的Docker-Compose配置展示了如何指定GPU配置。通过调整配置文件，可以实现对GPU的精细控制。参考链接：[1] Docker:could not select device driver "nvidia" with capabilities: [[gpu]] - 知乎 (zhihu.com)；[2] docker --- compose设置容器使用GPU - 巴蜀秀才 - 博客园 (cnblogs.com)
3. Nvidia Docker 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....
docker-compose版本1.29.1不支持--gpu参数。Docker Compose是一个用于定义和运行多个Docker容器的工具,它主要用于简化容器编排和部署的过程。然而,docker-compose并不直接支持--gpu参数。 --gpu参数通常用于在容器中启用GPU加速,以便在容器中运行需要GPU资源的应用程序。要在Docker容器中使用GPU,通常需要使用nv...
nvidia-container-runtime 是在 runc 基础上多实现了 nvidia-container-runime-hook (现在叫 nvidia-container-toolkit),该 hook 是在容器启动后(Namespace已创建完成),容器自定义命令(Entrypoint)启动前执行。当检测到 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES 环境变量时,会调用 libnvidia-container 挂载 GPU Device 和 CUDA Driver...