使用docker export 命令根据容器 ID 将镜像导出成一个文件。 dockerexportf299f501774c > hangger_server.tar 上面命令执行后,可以看到文件已经保存到当前的 docker 终端目录下。 导入镜像 使用docker import 命令则可将这个镜像文件导入进来。 dockerimport- new_hangger_
1.拉取NV 官方docker image并创建container 本地配置好docker,从NV官方镜像站拉取需要的镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.10-trtllm-python-py3 创建container确保安装了nvidia-docker,否则会报错 docker run -dt --name tensorrt-llm \ --restart=always \ --gpus all \ --network=host \ -...
2.根据dockerfile安装step by step 3.测试模型端到端部署 #12月底TensorRT-LLM和tensorrtllm_backend更新后,论坛上最近看到各种用NGC image docker报错和不兼容的问题,我这里也测试了从0.5.0/0.6.0/0.6.1/0.7.1等多个版本,用的官方NGC image也包括以下几种: nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.10-trtllm-python-p...
如果编译环境需要设置网络代理,可以稍微改一下dockerfile,并在build镜像传入代理: ARG BASE_IMAGE=nvcr.io/nvidia/tritonserverARG BASE_TAG=24.04-py3ARG http_proxyARG https_proxy... 如果需要编译带benchmarks工具的trtllm + triton server镜像,则需要修改dockerfile中编译trtllm命令为: # 如果需要编译带benchma...
下载TensorRT Docker镜像的过程 类图(使用mermaid语法) Uses11..*Requires11Docker+pull(image_name)+run(container_name)+exec(command)TensorRT+validate()+infer()NVIDIA_Driver+install(version)+check_status() 结语 通过以上步骤,你已经成功下载了TensorRT的Docker镜像,并可以在容器中进行深度学习推理的相关工作。随...
# Create and launch the Docker image # Here we assume the following: # - the os being ubuntu-18.04 (see below for other supported versions) # - cuda version is 11.3.1 bash docker/build.sh --file docker/ubuntu-18.04.Dockerfile --tag tensorrt-ubuntu18.04-cuda11.3 --cuda 11.3.1 ...
dockerpush${MY_IMAGE} 使用上面的自定义镜像来打开一个开发机实例,挂载已申请的 CFS 存储,如下图所示。这里开发机实例需要使用 1 卡推理用的 GPU 用于构建 TensorRT 引擎文件。 构建TensorRT-LLM 模型 进入开发机后,镜像在 /workspace/TensorRT-LLM-examples 目录里已内置好了模型转换的示例代码,...
我们将启动基础 Docker 容器,并安装 TensorRT-LLM 所需的依赖项。 # Obtain and start the basic docker image environment. docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all --volume ${PWD}:/TensorRT-LLM --entrypoint /bin/bash -it --workdir /TensorRT-LLM nvidia/cuda:...
Dockerfile如下: # BASE IMAGE FROM nvidia/cuda:10.2-cudnn8-runtime-ubuntu16.04 SHELL ["/bin/bash","-c"] WORKDIR /tmp # copy安装文件 COPY Python-3.6.9.tar.xz /tmp # 设置 root 密码 RUN echo 'root:password' | chpasswd \ # 安装openssh-server 并配置 ...