在Windows 上安装 NVIDIA Container Toolkit 并不是直接支持的,因为 NVIDIA Container Toolkit 主要是为 Linux 系统设计的。不过,你可以通过 Windows Subsystem for Linux (WSL) 或 Windows 上的 Docker Desktop 来实现类似的功能。以下是在 Windows 上安装和使用 NVIDIA Container Toolkit 的步骤: 1. 安装 WSL2 首...
一、wsl 下安装 docker 会提示安装 docekr 桌面版,所以直接安装 docker 桌面版本即可 二、安装 NVIDIA Container Toolkit NVIDIA Container Toolkit仓库 https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkitgithub.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit 安装文档 Installing the NVIDIA Container Toolkitdocs.nvidia.com/...
4.2) 开始安装 NVIDIA Container Toolkit distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)\&&curl-s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|sudoapt-keyadd-\&&curl-s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list|sudotee/etc/apt/sources.list.d/nvidia...
安装NVIDIA Container Toolkit 参考:https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html 配置NVIDIA Container Toolkit 的生产仓库: curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey| sudo gpg --dearmor -o/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-...
接下来，我们需要安装NVIDIA Container Toolkit。首先，访问NVIDIA官方提供的Container Toolkit仓库，获取相应的安装指南和步骤。这里建议按照安卓文档中的命令，按照标准流程来进行安装。安装完成后，为了充分利用NVIDIA GPU资源，你需要获取最新的NVIDIA runtime配置。通过运行特定命令，配置信息会自动输出到文件中...
为了满足这一需求,我们可以借助Windows Subsystem for Linux (WSL2)和Nvidia-Docker来实现在不同CUDA版本之间进行切换。首先,确保您的系统已安装WSL2和Docker Desktop。如果尚未安装,请按照官方文档进行安装。接下来,安装NVIDIA Container Toolkit。这可以通过运行以下命令完成: wget https://github.com/NVIDIA/nvidia-...
3、给wsl装上 NVIDIA Container Toolkit,并让wsl能识别显卡 只用CPU来跑ollama的话可以跳过这一步,不过CPU真的太慢了。 装NVIDIA Container Toolkit: curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey \ | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg ...
执行命令 #需要先安装container1sudo dpkg -i ./libnvidia-container1_1.9.0-1_amd64.deb#再安装libnvidia-container-toolssudo dpkg -i ./libnvidia-container-tools_1.9.0-1_amd64.deb#最后安装nvidia-container-toolkitsudo dpkg -i ./nvidia-container-toolkit_1.9.0-1_amd64.deb ...
适配的cuda toolkit，如果在wsl的ububtu里面使用docker运行pytorch的话，还要再ubuntu下装 container toolkit...
其实就两条路,其一用现成的docker,Nvidia都打包好了,开箱即用;其二,自己装cudatoolkit,慢慢折腾。 核心文档看这篇:CUDA on WSL :: CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com) 喜欢用容器的看这里:4.2.2. Step 2: Install NVIDIA Container Toolkit 深度学习就去这里:4.2.4. Deep Learning Framework Containers ...