创建一个支持vGPU的Docker容器 下面是一个简单的Dockerfile示例,演示如何构建一个支持使用GPU的容器: # 选择一个基于NVIDIA的镜像FROMnvcr.io/nvidia/cuda:11.2.0-base# 安装必要的库和依赖RUNapt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip# 安装TensorFlow-GPU(作为示例)RUNpip3 install tensorflow...
vGPU授权docker vgpu授权区分 LVM(逻辑卷管理)的概念 在了解LVM的概念之前我们应该先了解PV(physical volume,物理卷)、VG(volume group,卷组)和LV(logical volume,逻辑卷)。因为LVM就是由这三种元素组成的。 PV(physical volume,物理卷): PV是VG的组成部分,它是由分区构成的,通常我们在有多块硬盘的环境中把一块...
安装NVIDIA Container Toolkit,这是一组用于支持 NVIDIA GPU 的 Docker 容器的工具集,一共包含4个组件,分别为: NVIDIA Docker2:针对官方 Docker 引擎提供支持 NVIDIA GPU 的解决方案。 NVIDIA Container Runtime:基于 Docker 运行时的 NVIDIA GPU 加速解决方案。 NVIDIA device plugin for Kubernetes:支持在 Kubernetes...
此处以面板安装方式举例,由于TrueNas默认会占用443端口,因此本例会使用9443端口作为替代 本例的TrueNas的外部访问IP依旧为 以下未提及的页面,使用默认配置即可 首先指定一个pod名称,也就是上图的应用名称 镜像名与标签如图所示,都可以在docker命令中看见复制过来即可 如图所示,本例因为TrueNas的443端口被占用,DLS_PORT端...
启动完成,打开CMD,输入这些Docker命令。 # 先拉取镜像 docker pull makedie/fastapi-dls # 然后创建容器 # 请更改DLS_URL后面的值,修改成你的IP地址 docker run -d -e DLS_URL=10.1.88.50 -e DLS_PORT=443 -p 443:443 makedie/fastapi-dls 启动后在浏览器输入https://10.1.88.50,检查容器是否成功启动。
某宝魔改的授权,按商家建议,仅授权虚拟机就要4c8g的配置。除非大户人家,不然还是乖乖用docker吧。不过能玩Vgpu的,配置倒不是大问题。 某宝的授权服务器,大部分会直接提供VM镜像给你,Ubuntu系统内搭自己修改过的服务,全程自动加载。只要设置好或者固定好IP地址就可以用了。界面与官方授权无异,只是少了自己修改的权限...
docker run -d -e DLS_URL=192.168.31.20 -e DLS_PORT=1020 -p 1020:443 makedie/fastapi-dls 3.2 collinwebdesigns/fastapi-dls 镜像(原版) collinwebdesigns/fastapi-dls 是原版镜像需要自己搭建openssl证书,所以服务器上不仅要安装docker还要安装好openssl ...
配置docker nvidia-smi命令,查看当前显卡信息 如果你使用了docker,需要讲将nvidia runtime设置为docker runtime预设值,此文件通常在/etc/docker/daemon.json路径: 复制代码 { "default-runtime":"nvidia","runtimes": { "nvidia": { "path":"/usr/bin/nvidia-container-runtime","runtimeArgs": [] ...
结论 先说结论,目前在DVA3221平台上,适配了vGPU 14.4(510.108.03)版本,底层需要使用该版本,上层同样需要使用对应的版本。在tesla P4和2080Ti进行了测试,测试项目包括,(docker、openGL、编解码、群晖AI识别),由于Photos不会使用GPU,所以该包不