nVIDIA NGC 飞桨容器快速体验 一、概述 二、前置条件 三、安装nv官方驱动 四、安装Docker 方法一:参照Docker官方文档安装 方法二:NVIDIA 容器工具包的安装文档给出的安装方法 五、安装NVIDIA 容器工具包 六、启动NGC容器 七、在容器里面安装jupyer 八、坑 坑一:一定要确保nv驱动已经装好 坑二:docker只有以root运行...
1、docker工具：下载rpm包，最新版本。2、nvidia-docker2：建议网络环境下下载，需已有docker环境。3、NGC镜像：官网注册登录下载，提前安装docker、nvidia-docker2。注册后登录，命令行输入，输入用户名密码。登录后，导入NGC镜像（网络环境不同，导入时间1-2小时），保存镜像至自定义目录（建议大小20G以上...
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对于Docker操作命令,如果用的是Docker2.0,则可以直接用docker命令,如果是NVIDIA Docker1.0,则需要用nvidia-docker的命令来进入GPU环境。它们之间的主要区别在于,如果是Docker1.0的情况下,不加入nvidia-docker命令,Docker是无法将库驱动等信息加载到容器镜像中,则GPU也是没法使用的,因此在这里,大家可以留意一下GPU的环境。
docker login nvcr.io Username:$oauthtoken Password:API KEY json NGC官网 在搜索框中输入“TensorFlow”,并点击进入; 点击右侧“Copy Image Path”,选择对应版本的TensorFlow镜像地址; 执行以下命令拉取镜像并查看下载的镜像文件。 docker pull nvcr.io/nvidia/tensorflow:18.03-py3 docker images //查看下载的镜像...
docker push nvcr.io/nvidian/onboarding/hyperbox:v1.1 NGC配置运行 上传image后,我们在NGC网站界面便可选择指定的image了。除了image以外,还需要配置以下选项:dataset: NGC上有很多已经上传的dataset,用户可以把dataset挂载到指定位置/mount/cifar10 workspace:我们可以把代码存放到workspace,具体的操作细节会在下一节...
选择一个较新的版本,执行下面命令,启动docker // 测试cudadocker是否配置正常 docker run --gpus all --rm nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark // 启动pytorch cuda docker docker run --gpus all -it --ipc=host --ulimitmemlock=-1 --ulimitstack=67108864--privileged=true-...
sudo systemctl restart docker 执行以下命令,通过运行基本CUDA容器测试nvidia-docker2已安装成功。 sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 回显如下,表示安装成功。 步骤三:获取NGC镜像
nvidian是organization onboarding是team hyperbox:v1.1 是image的别名和版本号 4. 上传生成的image 等上面的命令执行结束后会生成新的image,执行如下命令即可上传image docker push nvcr.io/nvidian/onboarding/hyperbox:v1.1 5. NGC配置运行 上传image后,我们在NGC网站界面便可选择指定的image了。除了...
NGC运行的原理是基于docker,整个使用流程如下: 创建一个新的docker image,以pytorch为例,我们可以使用官方的pytorch image AI检测代码解析 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.05-py3 1. 创建docker container AI检测代码解析 docker run --name hyperbox --gpus all -it e34705793a75 ...