1. 确认Windows版本和Docker Desktop安装情况 确保你的Windows版本至少是Windows 10专业版或企业版,并且已启用Hyper-V功能。 安装Docker Desktop for Windows,并确保其正常运行。 2. 下载并安装NVIDIA Container Toolkit 首先,你需要安装NVIDIA Container Toolkit。以下是在Windows的WSL 2环境中安装NVIDIA Container Toolkit...
静等Ubuntu完成基本配置,之后在CMD命令行输入wsl -l检查安装情况,其中前两个是安装好docker后自动配置的。 2.配置Linux子系统docker环境和GPU 进入CUDA Toolkit 12.4 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer选择相应的系统配置安装CUDA 下面的代码是安装WSL-Ubuntu 2.0 deb安装的命令 wget https://developer.download....
1、首先下载nvidia驱动NVIDIA-LINUX-x86_64-418.181.07.run2、该docker版本支持的nvidia-docker版本:1版本 nvidia-docker-1.0.1-1.x86_64.rpm 3、docker测试镜像:docker pullnvidia/cuda:9.0-base下载好之后保存镜像,以便传到服务器: docker save nvidia/cuda:9.0-base > nvidia.tar 1. 4、下载安装依赖: 要装...
要安装WSL2,请打开Windows功能并启用“Windows Subsystem for Linux”。然后,您可以从Microsoft Store中选择并安装您喜欢的Linux发行版。安装Nvidia-Docker首先,您需要安装Docker-CE。您可以通过执行以下命令来使用curl安装Docker-CE: curl https://get.docker.com | sh 然后,您需要设置稳定的存储库和GPG密钥。执行以下...
4.4) 测试 nvidia-docker2 是否安装成功, 中间可能需要重启 sudodocker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi 5. 下载 NVIDIA Tensorflow 并运行docker-jupyter 参考文档: https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/accelerating-tensorflow-on-a100-gpus/ ...
一、 nvidia-docker的安装cpu架构:x86 受够了TensorRT+cuda+opencv+ffmpeg+x264运行环境的部署的繁琐,每次新服务器上部署环境都会花费很大的精力去部署环境,听说nvidia-docker可以省去部署的麻烦,好多人也推荐使用docker方便部署,咱也在网上搜索了下,学习了下,根据网上的资料,开始安装docker学习一下,把学习记录记在这儿...
5. 安装docker 别试Docker for Windows了,试过了,不能用,cuda-sample:nbody能跑,但其它例如cuda、torch、tf之类的镜像都检测不到gpu,有问题。 直接在WSL2内安装nvidia-docker export PATH=$PATH:/usr/lib/wsl/lib distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) ...
启动WSL2。安装完成后,可以在“Microsoft Store”中找到安装的Linux发行版并启动。三、在容器中运行GPU加速的计算任务在配置好Docker for Desktop和WSL2后,就可以在容器中运行GPU加速的计算任务了。以下是运行GPU加速的计算任务的步骤: 编写Dockerfile。在编写Dockerfile时,需要指定使用NVIDIA的官方GPU镜像作为基础镜像,...
我找到了上述问题的答案。答案简单明了。nvidia-码头不适用于窗户。
Docker Desktop 官方下载地址:https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/ 1.4 安装Docker Desktop 双击exe 程序,点击安装即可。 点击跳过登录 当状态栏中的鲸鱼图标保持稳定时,表明Docker Desktop正在运行,并且可以从任何终端窗口访问。 二、MacOS 安装 ...