首先,需要确保已经安装了支持CUDA的Docker。可以通过以下命令来拉取含CUDA的Docker镜像:docker pull nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04步骤四:进入镜像并测试CUDA和PyTorch使用以下命令进入Docker镜像:docker run —gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 /bin/bash进入镜像后,可以运行以下命令来检查CUDA是否...
通过nvidia-docker启动容器,容器名称为torch,容器内目录/workspace挂载于服务器目录~/leon/pytorch: nvidia-docker run -it -d --name="torch" -v ~/leon/pytorch:/workspace pytorch/pytorch:latest 以交互模式进入容器: docker exec -it torch /bin/bash ...
另外,xFormers 的安装还有一个问题,会在安装的时候调整当前环境已经安装好的 PyTorch 和 Numpy 版本,比如我们使用的是已经被验证过的环境,比如 Nvidia 的月度发布的容器环境,这显然是我们不乐见的事情。 方便的 Nvidia 高性能 Docker 镜像环境 下面,我们就来解决这两个问题,让 xFormers 能够在新的 CUDA 环境中...
我需要运行pytorch,dockerhub中pytorch官方镜像没有gpu支持,所以只能先pull一个anaconda镜像试试,后面可以编排成Dockerfile。 $ docker run -it -d --rm--name pytorch -v /home/qiyafei/pytorch:/mnt/home --privileged=true--device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm --device /dev/nvidia1:/dev/nvidia1 ...
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin 3.2. 配置普通用户直接使用 Docker 命令 sudo gpasswd -a$USERdocker newgrp docker 3.3 安装 NVIDIA 支持 参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-compute...
在WSL2 中使用 NVIDIA Docker 进行全栈开发和深度学习 TensorFlow pytorch GPU 加速 0. 背景 0.1 起源 生产环境都是在 k8d pod 中运行,直接在容器中开发不好嘛? 每次换电脑,都要配配配,呸呸呸 新电脑只安装日常用的软件不好嘛,环境变量配配配,各种日常软件和开发软件到处拉💩 ...
3. 配置 NVIDIA Docker 3.1. 安装 Docker 参考:docker 官网 和 南京大学镜像 -> https://mirror.nju.edu.cn/mirrorz-help/docker-ce/?mirror=NJU 在powershell 中输入,进入 WSL 中,执行 首先安装依赖: 信任Docker 的 GPG 公钥并添加仓库: 最后安装 Docker ...
另外,xFormers 的安装还有一个问题,会在安装的时候调整当前环境已经安装好的 PyTorch 和 Numpy 版本,比如我们使用的是已经被验证过的环境,比如 Nvidia 的月度发布的容器环境,这显然是我们不乐见的事情。 方便的 Nvidia 高性能Docker镜像环境 下面,我们就来解决这两个问题,让 xFormers 能够在新的 CUDA 环境中完成...
docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:23.12-py3完成镜像下载后,准备工作就完成了一半。准备好镜像后,我们可以检查下镜像中的具体组件环境,使用 docker run 启动镜像:docker run --rm -it --gpus all --ipc=host --ulimit memlock=-1 -v `pwd`:/app nvcr.io/nvidia/pytorch:23.12-py3 bash...