(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...
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=true ubuntu:20.04 1. 意思是创建一个可以全整使用windows的GPU的ubu...
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...
在容器中运行镜像的时候就运行检测api脚本。 写好了Dockerfile,在DockerFile所在目录运行: docker build -t detector:v1.0 . 镜像名称为detector,给个标签:v1.0,便于跟踪管理。 拉取镜像 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...
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: ...
构建完成的镜像见:cnstark/pytorch (Docker Hub) 构建方法 默认读者对与Docker镜像的构建有大致的了解,我们从Dockerfile开始。 以Ubuntu20.04-Python3.9.10-CUDA11.3-Pytorch1.10.2为例,Dockerfile文件如下: # CUDA基础镜像 FROM nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 # CPU版本 # FROM ubuntu:20.04 #...
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...
更简单点方法，我已经把它上传到了dockerhub，你可以试试：docker pull czhhbp/ubuntu:pytorch1.7.1-...
1.WIN下docker安装 链接:docker官网下载. 推荐去官方网站下载exe安装包 安装过程中一直点下一步,使用默认配置 2.换国内源 默认情况下docker使用的是国外的docker hub的地址,下载镜像时速度较慢。需要更换国内源地址。 打开setting 编辑源地址 { "registry-mirrors": [ ...