curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-docker-keyring.gpg curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sed's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-docke...
首先,我的环境是这样的:Windows 10系统,安装了WSL2和Docker Desktop。为了使用GPU加速,我还在WSL2中安装了Nvidia-container-toolkit。 遇到的问题 😓 在使用过程中,我遇到了两个主要问题: 数据交换问题:当我设置Docker volume时,选择了Windows磁盘路径,导致数据需要在WSL和Windows之间频繁交换,大模型加载耗时很长。
GPU 支持镜像(9.94 GB):jamescurtisfoxmail/code-os:latest-gpu 仅CPU 支持镜像(2.77 GB):jamescurtisfoxmail/code-os:latest 这里以 GPU 支持镜像为例 4.2. 下载 compose 配置 下载Docker compose 配置 4.3. 启动 Docker compose 启动docker compose 可以看到已经启动成功了 5. 检验成果 先进入 Docker 容器 如果...
wget https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v2.3.0/nvidia-docker_2.3.0-1_amd64.deb sudo apt-fast install -y ./nvidia-docker_2.3.0-1_amd64.deb 安装完成后,您可以使用以下命令启动一个使用NVIDIA GPU的容器: nvidia-docker run --gpus all -it [image] /bin/bash 在这里,[...
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💩 ...
sudo apt-get install -y nvidia-docker2 在WSL2中启动Docker sudo service docker start 0x02 测试是否安装成功 docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/k8s/cuda-sample:nbody nbody -gpu -benchmark 如果出现类似以下信息,说明安装成功 Run "nbody -benchmark [-numbodies=<numBodies>]" to measure perfo...
正如前文windows 10 开启WSL2介绍的,我们可以在windows10中使用linux子系统。今天本文介绍如何在此基础上安装Docker并支持在wsl中使用GPU。 准备工作 加入windows insider preview。建议选Dev通道,不要选Beta。 安装Nvidia WSL2-compatibile 驱动 打开这个链接-> Get CUDA Driver-> log in -> download ...
首先，安装wsl2，启动cuda，然后进行docker安装与配置。访问官网获取安装指南，下载并安装windows docker desktop，完成配置后重启docker，接着在wsl2中进行验证。查看是否能正常使用GPU能力。对于具备基础的用户，这一步骤已能明确其重要性。接下来，第二种方式，使用docker-composer。进入容器内输入nvidia-smi...
首先,你需要确保你的系统已经正确安装了WSL2和Docker。确保你已经为WSL2启用了虚拟机平台,并安装了适用于Linux的Windows子系统和适用于Linux的Windows应用程序。 2. 安装NVIDIA Container Toolkit NVIDIA Container Toolkit是一组Docker和Kubernetes的插件,用于在容器中运行带有NVIDIA GPU的容器。你可以使用以下命令安装它:...
dockerrun--rm--gpusallnvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04nvidia-smi 如果看到上图内容,证明docker容器可以正常使用GPU的能力。 相信有基础的同学,已经明白了重点 。 --gpus all 2. 使用docker-composer version:"3.5"services:jellyfin:image:jellyfin/jellyfin:latestcontainer_name:jellyfin_serverports:-"8096:...