构建Docker镜像:在包含Dockerfile的目录中打开终端或命令提示符,然后运行以下命令来构建镜像: docker build -t your_image_name . 复制代码 请将your_image_name替换为你想要的镜像名称。构建过程可能需要一些时间,因为它需要从互联网上下载PyTorch和其他依赖项。 运行Docker容器:构建完成后,你可以使用以下命令来运行...
win7、win8 等需要利用 docker toolbox 来安装,国内可以使用阿里云的镜像来下载,下载地址:http://mirrors.aliyun.com/docker-toolbox/windows/docker-toolbox/,docker toolbox 是一个工具集合,包括了所需的虚拟机,通过点击 Docker QuickStart 图标来启动 Docker Toolbox 终端。 3)Mac Homebrew 的 Cask 已经支持 ...
gaolijun/pytorch:1.2-cuda10.0-cudnn7-cv-flask-py3.6 设置docker开放的端口为5000,后面可以在运行的主机上进行映射。 然后将需要的文本拷贝进去,其中detection_api提供上面的detection函数,可以看成黑盒子,输入是图像,输出为该图像上检测得到的所有文本框。 安装额外的依赖包:Shapely和pyclipper,这在gaolijun/pytorch:...
pytorch/pytorch1.13.0-cuda11.6-cudnn8-devel 632278b72312 18 months ago 18.6GB bonelee@ubuntu:~/Desktop/pythonProject$ docker save -o my-pytorch-image.tarmy-pytorch-image:v1.0 Got permission deniedwhiletrying to connect to the Docker daemon socket at unix:///var/run/docker.sock: Get http:/...
1. 在docker pytorch 網址找到自己需要的環境(網址:https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch/tags) 点击复制 devel 版 连接 (此处以 docker pull pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel 为例) 2. 打开Ubuntu terminal 从镜像仓库中拉取或者更新指定镜像 ...
简介:随着人工智能和深度学习领域的快速发展,PyTorch作为一种流行的深度学习框架,被广泛应用于各种研究和开发项目中。为了快速构建和部署PyTorch环境,容器技术成为了解决方案之一。本文将围绕“docker部署PyTorch环境”展开,重点突出容器技术、Python深度学习框架和模型部署等内容。
在本文中,我们将使用Docker将PyTorch机器学习模型部署到生产环境中。目标是在远程云linux机器上,将训练好的模型作为支持CUDA的docker容器中的RESTful API提供服务。本文将对准备部署ML模型的数据科学家或机器学习工程师有所帮助。 本文涉及的主题: FastAPI和pydantic ...
1。编写Dockerfile时,不要使用python或者python slim版作为基础镜像,然后在里面pip install torch; 这样形成的镜像一般会比较大,约3GB。 2。也不要使用pytorch官方的镜像作为基础镜像,1.13.0版的torch+cudnn版就是5GB以上,devel版的更大,8GB以上。 3。推荐使用VMware公司发布的基础镜像: docker pull bitnami/pytorch...
docker image about pytorch pytorch 1.12.0 CPU debian slim bullseye python 3.8 pytorch 1.10.0 CPU debian slim buster python 3.7 pytorch 1.9 GPU ubuntu 18.04 python 3.7 CPU debian slim buster python 3.7 pytorch 1.6 GPU ref: anibali/docker-pytorch ubuntu 18.04 python 3.7 CPU debian slim buster ...
Github: https://github.com/cnstark/pytorch-docker Docker Hub: https://hub.docker.com/r/cnstark/pytorch Changelog 2023/07/10: Support for pytorch 2.0.1. 2023/05/04: Support for pytorch 2.0. Usage Preparation Docker Nvidia-docker (If a CUDA is required) Use pytorch docker As same as Pyt...