linux系统只能读取4个分区，所以开始把所以的分区都安装在机械硬盘上失败勒搭建目标windows7+Ubuntu18.04LTS双系统Ubuntu下安装docker，在docker上运行支持GPU的nvidia-docker在docker下运行python3.6容器，容器内安装pytorch环境，使用pytorch调用GPU进行训练能将容器打包，方便之后在其他环境下运行一、安装Ubuntu18.
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2023-08-22 11:33:08
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目录Docker制作镜像nvidia驱动nvidia-dockerdeepo总结和问答练习时效性本篇撰写时间为2021.11.19，由于计算机技术日新月异，博客中所有内容都有时效和版本限制，具体做法不一定总行得通，链接可能改动失效，各种软件的用法可能有修改。但是其中透露的思想往往是值得学习的。本篇前置：ExpRe[6] 云服务器[0] 基础使用，ssh连接这里涉及GPU的部分用到有GPU的云服务器
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2023-08-28 21:29:53
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如何实现GPU Docker
## 引言
GPU Docker是一种在容器中使用GPU加速的技术，它能够帮助开发者更方便地利用GPU资源来加速深度学习、数据分析等任务。对于刚入行的小白来说，实现GPU Docker可能会比较困难，但只要按照以下步骤进行操作，就能够轻松地实现GPU Docker。
## 实现步骤
下面是实现GPU Docker的步骤和所需代码的详细说明：
| 步骤 | 操作
测试结果：win10可以使用wsl2在docker中使用GPU测试步骤如下：安装wsl2在搜索中打开启用或关闭windows功能开启适用于linux的windows子系统 如果有问题的话虚拟机平台也开启在powershell下执行下面命令效果相同。dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Li
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2023-09-20 16:33:06
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# 如何实现Docker GPU加速
## 概述
在Kubernetes中使用GPU加速可以帮助我们更高效地处理深度学习、机器学习等计算密集型任务。本文将介绍如何在Docker容器中实现GPU加速。
## 步骤
以下是实现Docker GPU加速的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|-----|
| 1 | 安装NVIDIA Container Toolkit |
| 2 | 部
Docker化部署(GPU版本)一般DL/ML模型需要使用到GPU资源，如何采用一般docker化部署无法部署深度学习模型和机器学习模型，如何使Docker能够使用到宿主机上GPU资源了，Nvidia 提供Nvidia-docker 如何使容器可以访问到宿主机上GPU资源Nvidia-dockerdocker原生并不支持在他生成的容7器中使用Nvidia GP资源。nvidia-do
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2023-07-11 20:18:30
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1.作业要求：创建Docker容器，利用容器共享GPU资源，并完成基于GPU的计算，如Tensorflow。2.主机配置：* Ubuntu18.04 系统* GeForce GTX 1060 显卡3.安装步骤：1.安装docker2.安装nvidia显卡驱动，（安装cuda、cudnn可选）3.安装nvidia-docker4.nvidia-docker pull tensorflow镜
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2023-09-21 09:13:39
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目录配置并安装docker安装docker-nvidia（启动容器调用显卡必备项）修改docker数据保存路径（强烈建议修改，要不后面会很麻烦） 配置并安装docker在 Ubuntu 上安装 Docker 非常直接。我们将会启用 Docker 软件源，导入 GPG key，并且安装软件包。 （这里指推荐使用官方的安装方法，snap的方法不推荐，各种命令不是很通用） 1、首先，更新软件包索引，并
背景ZStack所聚焦的IaaS，作为云计算里的底座基石，能够更好的实现物理资源隔离，以及服务器等硬件资源的统一管理，为上层大数据、深度学习Tensorflow等业务提供了稳定可靠的基础环境。近年来，云计算发展探索出了有别于传统虚拟化、更贴近于业务的PaaS型服务，该类型依赖于docker实现，如K8S等典型的容器云，可以直接从镜像商店下载封装好业务软件的镜像，更加快捷地实现业务部署
一、nvidia-docker方式为了使docker image能很便利的使用Nvidia GPU，从而产生了nvidia-docker，由它来制作nvidia driver的image。nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用到docker。需要安装：1、dock
正文nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:10.0-develdocker开的容器中要想支持gpu，也必须安装cuda(安cuda时会自动安驱动)1、可以直接使用tensorflow、pytorch等官方提供的gpu镜像。2、如果想自己定制，可以基于nvidia/cuda镜像，进行配置(不要从头自己配置)二、Docker19.03之后，内置gpu支持****增加了对
win10 docker部署gpu项目nvidia-dockerwin10安装docker制作镜像ubuntu18.04部署docker gpu项目安装docker配置docker使用gpubug nvidia-dockernvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用
目录docker和nvidia-docker的区别docker安装docker-nvidia安装使用docker安装gpu版本的pytorch安装JupyterLab （可以选择不安装）命令解读 docker和nvidia-docker的区别nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-pl
自己摸索 之前我写过一篇如何在docker中使用gpu的随笔（传送门），当时反响还不错（收获了三个推荐）。但是今天却遇到了坑爹的情况，当时的方法不管用了。 回顾一下当时的解决方案：只要加上 --gpus all，以及两个环境变量就好了。但是这次我遇到问题的坑爹之处在于，我的docker版本不再是19以上，而是恰恰好好地卡在了18。这就使得它不能够理解--gpus all这个参数项。
文章目录安装Docker-Desktop简单配置dockerwin10安装支持WSL2的nvidia驱动ubuntu配置 CUDA ToolkitGPU测试及问题处理 安装Docker-Desktop安装Docker-DesktopDocker-Desktop下载地址 :https://www.docker.com/products/docker-desktop/接着就一路无脑安装即可。下载完成
nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用到docker上，其最终实现的还是在docker的启动命令上携带一些必要的参数。因此在安装nvidia-docker之前，还是需要安装docker的。docker一般都是使用基于CPU的应用，而如果是GPU的话，就需要安装特有
前言前两天闹得沸沸扬扬的事件不知道大家有没有听说，Google 竟然将 Docker 踢出了 Kubernetes 的群聊，不带它玩了。。。具体的解释请看????《听说 K8s 要甩了 Docker 了》，我这里简单描述下，Kubernetes 是通过 CRI 来对接容器运行时的，而 Docker 本身是没有实现 CRI 的，所以 Kubernetes 内置了一个 “为 Docker 提供 CRI
容器将应用程序封装到隔离的虚拟环境中，以简化数据中心的部署。通过将所有应用程序依赖项 (例如二进制文件和库) 都包括在内，应用程序容器能在任何数据中心环境中无缝地运行。英伟达基于Docker 提供的NVIDIA-Docker可用于容器化 GPU 加速的应用程序。这意味着无需进行任何修改即可轻松容器化和隔离加速的应用程序，并将其部署到任何受支持的、可使用 GPU 的基础架构上。 管理和监控加速的数据
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2023-07-11 20:21:04
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写在前面OS版本：centos7.5 Anaconda版本：3.5一、Docker安装 安装教程链接：https://github.com/ufoym/deepo#GPU，执行如下图的Step1和Step2： Step1中的使用yum安装命令如下：$ yum install docker
$ yum install nvidia-docker二、Docker使用 1、首先在需要使用的地方创建文件夹
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2023-09-21 19:15:53
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技术背景在前面一篇博客中，我们介绍过MindSpore-CPU版本的Docker部署以及简单的案例测试，当时官方还不支持GPU版本的Docker容器化部署。经过MindSpore团队的努力，1.2.0版本的MindSpore-GPU终于推出了Docker版本的安装解决方案： 在本文中我们将针对这一方案进行直接的测试，并补充其中一些很有可能被忽略的细节，接下来直接上手。 更换华为云镜
