Docker Hub 是一个云服务,提供 Docker 镜像的存储和分享功能。开发者可以从 Docker Hub 获取官方镜像,或者上传自己构建的镜像。PyTorch 在 Docker Hub 上也有官方支持,这使得用户能够快速获取到配置完好的 PyTorch 环境。 安装Docker 在使用 PyTorch 之前,我们需要安装 Docker。可以从 [Docker 官网]( 获取安装包,并...
(1)在docker hub中(https://hub.docker.com),找到自己版本的pytorch版本,我这里是使用的torch== ) (2)根据自己所需的pytorch版本,将镜像拉入本地 docker pull anibali/pytorch:1.10.2-cuda11.3 ) (3)docker images查看自己本地镜像,检查pytorch镜像是否已经拉入本地 (4)根据镜像id运行镜像,并进入...
提示:参照[docker创建Ubuntu,Ubuntu创建桌面环境,本机使用VNC连接]() 打开powershell输入以下命令创建容器 docker run -tid --gpus all -p 3316:22 -p 5900:5900 -p 5901:5901 -p 8889:8888 --name container_name -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --privileged=...
Docker Hub是Docker的官方镜像仓库,其中包含了大量的官方和第三方镜像。对于PyTorch,您可以直接在Docker Hub上搜索到官方提供的镜像。访问Docker Hub,搜索“PyTorch”即可找到相关镜像。例如,PyTorch官方镜像的链接可能是这样的: text [PyTorch Docker Hub](https://hub.docker.com/_/pytorch) 2. 选择合适的PyTorch镜...
我已经将创建的镜像上传到docker hub了,可以拉取下来: docker pull laygin/detector 然后查看下全部的镜像: 运行docker docker run -p 3223:5000 -d --name detector detector:v1.0 -p: 主机端口到docker容器端口的映射。所以,只要愿意,主机上可以运行多个docker容器,指定不同的端口即可。
本文记录下如何使用docker部署pytorch文本检测模型到服务器,便于终端调用API。镜像文件也上传到docker hub了,可以一步步运行起来,不过需要先安装好docker。 docker的安装可参考官方文档。 搭建服务端API 为了便于测试,可以先使用Flask搭建一个简易版本文本检测服务器,服务端创建接口部分代码如下: ...
Hub本意是中心,docker有docker Hub,大家可以把自己创建的镜像打包提交到docker hub上,需要的时候再pull下来,非常方便,那么模型是不是也可以这样玩呢?完全可以啊!很多时候我们不需要从头开始训练模型,如果有预训练好的模型,直接做迁移学习就可以,但是传统的方式基本上都需要从各个官网上去下载,模型比较大,用起来并不轻...
我已经将创建的镜像上传到docker hub了,可以拉取下来: docker pull laygin/detector 然后查看下全部的镜像: 运行docker docker run -p 3223:5000 -d --name detector detector:v1.0 -p: 主机端口到docker容器端口的映射。所以,只要愿意,主机上可以运行多个docker容器,指定不同的端口即可。
可以看到显卡驱动已经安装成功,它对应的cuda的型号是11.4版本,那么docker就应当安装不高于此版本。 3.在docker中安装pytorch以及对应的cuda版本 登录dockerhub官网查看镜像,Docker Hub。如下图所示: 这里直接拉取最高的:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel镜像,选择devel版本的更方便。
Hub本意是中心,docker有docker Hub,大家可以把自己创建的镜像打包提交到docker hub上,需要的时候再pull下来,非常方便,那么模型是不是也可以这样玩呢?完全可以啊!很多时候我们不需要从头开始训练模型,如果有预训练好的模型,直接做迁移学习就可以,但是传统的方式...