sudo service docker start 1. 启动docker服务。 这样docker就能正常使用了,在运行容器后,容器暴露的端口也可以直接用 localhost:port 直接访问了。在没使用k8s的环境里,推荐一个这个容器管理工具 portainer, 这里就以它为例,运行一个容器。 docker pull portainer/portainer 1. mkdir -p /data/portainerdocker run ...
sudo apt-get install -y nvidia-docker2 1. 2. 3. 4. 5. 6. 启动docker service sudo service docker restart 1. 测试下docker docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark 1. 如果结果形如下列所示,则说明是OK的 Run "nbody -benchmark [-numbodies=<n...
docker pull jamescurtisfoxmail/code-os:latest-gpu 4.2. 下载 compose 配置 下载Docker compose 配置 gitclonehttps://github.com/james-curtis/code-os-debian.git 4.3. 启动 Docker compose 启动docker compose cdcode-os-debian/docker/wsl/ bash run-gpu.sh 可以看到已经启动成功了 5. 检验成果 先进入 Dock...
官网传送门:Docker 下载并安装,windows docker desktop。 勾选Use the WSL 2 based engine 红色框里的选项都打开 配置完后,重启docker。 在wsl2中进行验证。 开启docker容器GPU能力的两种方式 使用命令行 dockerrun--rm--gpusallnvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04nvidia-smi 如果看到上图内容,证明docker容器可以...
既然NV的GPU是通过docker实现GPU支持,那自然所有配置好了CUDA环境的镜像都是可以直接使用的。NV的文档中给出了TensorFlow的官方docker镜像例子,如果需要使用TF可以安装并运行这一镜像: $ docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter $ docker run -it --gpus all -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:...
在WSL2 中使用 NVIDIA Docker 进行全栈开发和深度学习 TensorFlow pytorch GPU 加速 0. 背景 0.1 起源 生产环境都是在 k8d pod 中运行,直接在容器中开发不好嘛? 每次换电脑,都要配配配,呸呸呸 新电脑只安装日常用的软件不好嘛,环境变量配配配,各种日常软件和开发软件到处拉💩 ...
sudoapt-getupdatesudoapt-getinstalldocker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin 3.2. 配置普通用户直接使用 Docker 命令 sudogpasswd-a$USERdockernewgrpdocker 3.3 安装 NVIDIA 支持 参考:微软 WSL 官方文档:https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/tutorials/gpu-...
I built a docker image using the following Dockerfile. FROM nvcr.io/nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04 ### # Tools ### RUN apt-get update && apt-get upgrade -y && \ DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y --no-install-recommends \ w...
最新的Docker Desktop预览版在WSL 2(Windows Subsystem for Linux 2),开始支持GPU工作负载,也就是说,用户不仅能在Windows中执行Linux容器,还可以在Linux容器,使用系统的GPU资源加速运算。WSL是适用于Linux的Windows子系统,让开发人员可以直接在Windows上,执行GNU/Linux环境,包括命令行工具、公用程序和一些应用程序...
我已经预先安装了docker 可以正常使用 下面我们开始安装cuda驱动 选择驱动类型 当然这里不需要选择操作系统了 下载安装就可以了 这里安装的是windows 驱动它提供了wsl2的驱动所以说 wsl2中的Ubuntu系统或者其他系统都是不需要安装显卡驱动 接下来就是官方文档喽 ...