步骤4:重启 Docker 服务 配置文件修改完成后,重启 Docker 服务以使更改生效: sudo systemctl restart docker 验证配置是否成功 验证Docker 是否正确配置了nvidia运行时,可以运行以下命令启动一个简单的测试容器: docker run --rm--gpus all nvidia/cuda:12.0-base nvidia-smi 这个命令会启动一个临时的容器,并在容器...
测试docker-ce安装是否成功 # 如果终端打印“Hello from Docker!”那么docker是安装成功的sudo docker run hello-world 非sudo执行docker sudo groupadd docker#添加docker用户组sudo gpasswd -a$USERdocker#将特定用户加入到docker用户组中,$USER为目标用户名newgrp docker#更新用户组docker ps#测试docker命令不加sudo是...
使用显卡:docker run --runtime=nvidia -it 镜像名:TAG信息 指定显卡(全部):docker run --runtime=nvidia --gpus all 指定显卡:docker run --runtime=nvidia --gpus "device=1" 指定用户身份:docker run -it -u 用户名(如:root) 镜像名:TAG docker文件创建:docker build -t 镜像名:TAG docker路径(....
要让Nvidia Docker 容器访问 GPU,首先需要确保您的系统上安装了 Nvidia 驱动程序和 CUDA 工具包。然后,您可以按照以下步骤操作: 在启动容器时,使用 --gpus 标志来指定要分配给容器的 GPU 数量。例如,要分配一个 GPU: docker run --gpus all [其他选项] nvidia/cuda 复制代码 在容器内部,您可以使用 Nvidia ...
systemctlenabledocker systemctl restart docker 测试docker是否占用gpu 在docker中使用gpu,必须在创建容器时打开--gpus参数,并保证docker的版本在19.03以上。 运行一个基本的CUDA容器来测试是否配置完成 复制代码 sudo dockerrun--rm--runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:12.0.1-runtime-ubuntu22.04 nvidia-smi ...
systemctl restart docker 1. 2. 3. 最后是对安装结果的测试,以下是官方给出的测试命令: sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi 1. 这里要注意的是nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04这一部分,需要的是适合你的cuda版本以及Ubuntu版本,而不...
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 命令解析 docker run 命令的用途和基本结构: docker run 是Docker 命令行工具中用于创建并启动新容器的主要命令。其基本结构如下: bash docker run [OPTIONS] IMAGE[:TAG|@DIGEST] [COMMAND] [ARG...] 其中,OPTIONS 是可选参数,用于配置容...
docker run -it --rm=false --name donghai --gpus all ubuntu:20.04 创建完以后,出现下图类似的符号,则说明创建容器成功。此时已经进入到名为“donghai”的Ubuntu容器中。当然,它是自带root权限。 这里简要说明一下参数的作用(有兴趣了解一下即可)。
在WSL下的ubuntu中使用nvidia-docker启动某个镜像的容器,命令如下: sudo docker run -it -v /home/devil/shareData:/shareData -p 127.0.0.1:3333:22 --runtime=nvidia --gpus all 30acf12ceadb /bin/bash 报错,报错信息具体如下: docker: Error response from daemon: failed to create shim task: OCI ...
答:`–gpus all`参数会启用所有可用的GPU,如果你只看到一部分GPU的信息,可能是因为其他GPU没有被正确识别或者已经被其他程序占用,你可以尝试运行`nvidia-smi`命令来查看所有的GPU信息。 问题3:我在运行Docker容器时使用了`–gpus `参数,但是我指定的GPU数量和我实际使用的GPU数量不一致,为什么?