Visual Studio Code(简称“VSCode” )是Microsoft在2015年4月30日Build开发者大会上正式宣布一个源代码编辑器。它不仅可以在Windows，macOS和Linux。同时具有丰富的编程语言(例如C++，C#，Java，Python，PHP，Go)和运行时(例如.NET和Unity)扩展的生态系统，Vscode的代码编辑界面也是十分美观。本文就使用VSCode搭
jupter官网Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。我个人认为更像是交互式的命令行工具。 非常适合用来进行科学计算，因为可以直接看到结果。 很有解释语言的那种“范”！！！vscode的安装直接下载安装就行。。。 需要安装如下的插件。vscode的一贯优势。Python环境的安装这个教程很多而且很容易，不说了
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2024-05-09 21:03:52
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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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# VSCode 运行不了 Docker 的解决方案
在现代软件开发中，Docker 已成为一种广泛使用的工具，可以轻松创建、管理和部署应用容器。与此同时，Visual Studio Code（简称 VSCode）作为一款强大的代码编辑器，也可以通过扩展来支持 Docker 的操作。然而，有时我们在使用 VSCode 时可能会遇到 Docker 不能正常运行的情况。本文将探讨如何解决这一问题，并
原创
2024-08-29 03:53:34
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在现代开发中，使用 Docker Compose 来管理和运行多个 Docker 容器非常普遍。然而，很多人会遇到在 VSCode 中运行 Docker Compose 的问题。本文将详细讲解如何解决这一问题，并从多个维度进行深入探讨。
## 背景定位
随着微服务架构的普及，开发者需要高效地管理不同服务之间的依赖关系，这就要用到 Docker 和 Docker Compose。Docker C
应用场景:比如开发了一个基于GUI的应用程序，这个应用程序依赖的东西不是很好安装，或者安装起来很耗时耗力。那怎么办呢，docker无疑是比较合适的解决方案。客户拿到docker镜像即可运行使用，避免了麻烦的安装过程和环境依赖问题。如何基于docker打包基于GUI的应用程序呢？又如何启动这个docker容器呢？我这里以 ubuntu16.04 操作系统为背景，结合自写的pyqt5的demo GUI
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2023-09-19 23:23:26
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在当今深度学习与大数据分析的时代，利用GPU加速计算变得尤为重要。两者结合的有效方式之一便是通过Docker容器实现GPU的运行。这不仅能提升速度，还能保证环境的一致性。然而，许多开发者常常面临如何在Docker中配置与运行GPU的问题。本文将结合实际案例，深入探讨解决这一问题的多维度方法。
### 技术定位
随着深度学习模型的复杂化，GPU成为了不可或缺的组成部分。Docker作为一款优秀的
目录背景使用 Docker Client 调用 GPU依赖安装安装 Docker安装 NVIDIA Container Toolkit¶--gpus使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU使用 NVIDIA/go-nvml使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU扩展阅读：NVIDIA Multi-Instance GPU背景深度学习的环境配置通常是一项比较麻烦的工作，尤其是
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2023-07-16 23:24:49
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docker能运行gpu的描述
在现代的深度学习和数据处理领域，利用 GPU 的计算能力是提升性能的关键。而 Docker 的容器化特性让我们可以轻松管理和部署程序。本文将详细介绍如何在 Docker 中实现 GPU 支持，确保整个过程清晰易懂。
## 环境预检
在开始之前，我们需要了解系统的环境，以确保 Docker 和 GPU 的兼容性。我们可以使用四象限图来展示环境预检的关键因素。
# Docker在GPU上运行
## 简介
在深度学习和机器学习领域，GPU通常被用来加速计算，提高模型训练的速度。Docker是一个轻量级的容器化工具，可以帮助开发者快速部署、运行和管理应用程序。本文将介绍如何在GPU上运行Docker容器，并提供相应的代码示例。
## GPU支持
在Docker中运行GPU应用程序需要确保以下两点：
1. 硬件支持：服务器或个人电脑需要安装有支持CU
原创
2024-04-20 04:21:41
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再见，VS code ！你好 Github!Codespaces 介绍（小规模 Beta 公测）搬砖（写代码）不妥协简化工作流程扩展和定制化随时随地写代码开发环境化繁为简开发者反馈「远程开发」时代到来？《Java 2019 超神之路》《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》《Spri
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2024-07-05 12:50:46
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记录通过 docker-compose 部署云服务器上的 code-server 文章目录记录通过 docker-compose 部署云服务器上的 code-server前言一、准备工作二、云服务器镜像选择三、部署 前言心血来潮想要在自己的云服务器上部署一套 code-server，后续就可以在公交上写代码了一、准备工作首先需要一个云服务器，我这边选择的是阿里云的轻量应用服务器，相对于完整的云服务
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2024-06-22 18:15:19
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# 使用Docker指定GPU运行容器
在深度学习和科学计算领域，GPU（图形处理单元）通常提供了巨大的性能提升。Docker作为一种轻量级虚拟化技术，可以让开发者在容器中方便地运行应用程序。本文将介绍如何在Docker中指定GPU运行容器，并使用一些示例来说明操作流程。
## 什么是Docker？
Docker是一个开源的应用程序容器引擎，允许开发者打包应用及其依赖项到一个标准化的单元中，
至于如何SSH、docker以及无需参数的程序调试这篇就先不说了。本篇文章主要记录一下多参数和多工作空间调试的问题。一、launch.json文件项目名字为0的目录下的train.py文件时，我们会按顺序点1，2，然后创建生成仅一个launch.json文件3在项目ms下的.vscode目录下。此时json内容如右图4所示。此时我们就可以随意的调试项目ms目录下的py程序。但如果我们需要调试的程序
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2024-06-06 10:17:46
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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。此外，GPU
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2024-08-15 14:57:28
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文章目录一、环境准备二、创建jenkins容器三、配置jenkins容器四、jenkins安装插件五、创建jenkins任务六、配置jenkins任务七、构建有项目执行环境的Python镜像八、钉钉机器人配置九、推送钉钉Python代码十、构建 一、环境准备Linux服务器一台（我的是阿里CentOS）服务器上正确安装docker 2.1 拉取Jenkins镜像 docker pull jenk
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2023-11-14 16:27:56
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1. Chinese (Simplified) Language Pack for Visual Studio Code 适用于 VS Code 的中文（简体）语言包 安装后，在 locale.json 中添加 "locale": "zh-cn"，即可载入中文（简体）语言包。要修改 locale.json，你可
VS Code基于服务器中的docker的开发环境配置基于Dev Containers插件基于Jump Machine（跳板机）服务器通过ssh连接docker容器VS Code配置ssh config文件连接docker容器 基于Dev Containers插件当然可以在vscode中直接下载Dev Containers插件，在连接到服务器之后，在Dev Containers中找到相应的doc
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2024-06-20 16:57:54
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# 实现Docker指定容器运行的GPU
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到需要在Docker容器中指定GPU运行的情况。在这篇文章中，我将向你介绍如何实现在Docker中指定容器运行的GPU。我会通过详细的步骤和代码示例来帮助你理解这个过程。
### 关系图
```mermaid
erDiagram
GPU -- Docker
Docker -- Conta
原创
2024-07-14 04:03:30
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# 使用Docker进行多GPU并行计算的实践指南
随着深度学习和数据科学的快速发展，多GPU设备已成为提升计算效率的重要工具。使用Docker容器化应用程序使得环境管理变得更加简单，同时也便于在多GPU环境中部署和运行模型。本文将指导您如何在Docker中使用多个GPU，并提供实际示例。
## 1. 准备工作
### 1.1 确认系统支持
确保您的系统已经安装了NVIDIA显卡驱动程序和
原创
2024-10-31 06:06:26
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