# 实现Python GPU Docker部署的步骤
## 1. 确认环境
首先，你需要确认你的机器支持GPU，并且已经安装好了Docker。
## 2. 创建Dockerfile
创建一个Dockerfile，用来构建GPU支持的Python环境。在终端中输入以下代码：
```markdown
# Use the official CUDA 10.0 image as a parent i
原创
2024-06-12 06:52:06
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怎么在docker中使用nvidia显卡 参考资料： https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/533 首先介绍几个事实：1. 最初的docker是不支持gpu的2. 为了让docker支持nvidia显卡，英伟达公司开发了nvidia-docker。该软件是对docker的包装，使得容器能够看到并使用宿主机的nvidia
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2023-08-18 12:09:33
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为了在Docker中部署Ollama并启用GPU，加速智能模型的推理过程，我们将逐步覆盖完整的安装和配置过程。下面是整个流程的详细记录，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备好相应的环境。确保你的操作系统支持Docker，并且已经安装了最新版本的NVIDIA驱动及Docker引擎。接下来，安装NVIDIA Docker工具包，
# 如何使用Docker Compose部署GPU服务
## 引言
欢迎来到Docker Compose部署GPU服务的教程！作为一名经验丰富的开发者，我将会详细指导你如何实现这一任务。在本文中，我将会列出整个部署流程的步骤，并为每一步提供具体的代码示例和解释。让我们开始吧！
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格展示整个部署过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2024-05-24 03:36:24
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# 如何使用 Docker 部署 GPU 上的 PyTorch 模型
## 一、引言
在深度学习的项目中，使用 GPU 加速模型训练和推理是非常普遍的。Docker 是一种容器技术，可以帮助你简化软件的开发、打包和部署。本文将详细介绍如何使用 Docker 部署需要 GPU 支持的 PyTorch 模型，包括整个流程和代码示例。
## 二、流程概述
我们能够把整个操作流程分为以下几个步骤：
原创
2024-10-28 05:31:04
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docker基本操作查看当前运行的docker容器：sudo docker ps查看所有的docker容器:sudo docker ps -a查看当前可创建的docker：sudo docker image ls创建docker容器：sudo nvidia-docker run -it -v /mnt/sda/speech:/var/workspace --name speech nvidia/c
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2023-10-14 16:19:27
202阅读
目录前言1. 安装 cuda2. GPU版本TensorFlow3. GPU版本Pytorch 前言本篇给需要配置 GPU 版本 TensorFlow 和 Pytorch 的朋友。先前写过一篇配置环境的流程，但我自己还是踩了很多版本的坑，所以！这次我把 cuda 文件直接放到百度云给你们，不需要自己到官网挑选啦！先快速把环境搭起来再说！我们没必要花太多时间卡在这种地方，配环境是真的很气人，欲哭无
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2023-12-18 14:19:18
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1. 背景(1) 业务方提供了一台有GPU的服务器，且已经安装了显卡等组件，cuda版本10.2，具体信息如下 (2) 在裸机上部署anaconda、pytorch、tensorflow较为麻烦，因此打算在docker中执行pytorch和tensorflow任务2. 部署及使用2.1 先决条件1) 必须要NVIDIA显卡2) 安装NVIDIA显卡驱动，可参CentOS 7 安装 NVI
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2023-06-13 20:18:59
1146阅读
在 Linux 服务器上使用 GPU 跑深度学习的模型很正常不过。如果我们想用 Docker 实现同样的需求，就需要做些额外的工作。
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2021-07-28 10:42:54
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在 Linux 服务器上使用 GPU 跑深度学习的模型很正常不过。如果我们想用 Docker 实现同样的需求，就需要做些额外的工作。本质上就是我们要在容器里能看到并且使用宿主机上...
原创
2021-09-29 16:02:49
720阅读
# 在Docker中部署PyTorch模型到GPU
作为一名刚入行的小白，了解如何在Docker中部署PyTorch模型到GPU是一个非常实用的技能。本文将带你逐步完成这个过程，并解释每一步需要做什么。
## 流程概述
首先，我们需要了解整个部署过程的基本步骤，以下是一个流程概述表格：
| 步骤 | 描述
1.docker 容器创建流程 2.容器运行本质docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]
创建容器基本选项：
--name：为容器命名
-i：交互式创建容器
-d：后台创建容器
-t：为容器分配伪终端Docker 容器存在的意义就是为了运行容器中的应用，对外提供服务，所以启动容器的目的就是启动运行该容器中的应用。容器中的应用运行完毕后，
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2024-06-01 18:49:24
81阅读
windows下wsl2中的ubuntu和ubuntu系统下docker使用gpu的异同介绍ubuntu系统下配置docker下GPU使用环境的文章很多，本文算是一个比较性梳理。 主要比较一下wsl2中的ubuntu和ubuntu系统下的差异。 需要注意的是，尽管两者都能够配置好GPU支撑环境，但两者有一个重大的差别是，直接使用ubuntu系统会具有更大的兼容性，特别是当docker使用的镜像中的
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2023-10-15 13:41:50
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# 使用GPU加速Docker中Flowier的部署方案
## 引言
随着机器学习和人工智能应用的快速发展，GPU作为高性能计算的关键硬件逐渐成为常见的选择。Flowier是一款轻量级的数据流可视化工具，适用于构建和仿真数据流应用。通过将Flowier部署在Docker容器中，并利用GPU加速，可以显著提升性能。本文将介绍如何在Docker中部署Flowier并使用GPU进行加速。
## 准
错误RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device
原创
2022-06-10 10:38:17
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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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查看linux 是否有gpu 机器lspci | grep -i nvidia查看 NVIDIA 驱动 是否安装nvidia-smi部署 gpu服务需要做以下主备#参考 https://www.cnblogs.com/wuchangsoft/p/9767074.html1.安装之前 ，必须先安装docker，docker-compose2.配置nvdia 源curl -s -L https://n
原创
2022-06-10 11:00:30
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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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# 从零开始搭建OpenStack GPU部署环境
在当今的云计算领域，GPU被广泛应用于深度学习、数据分析等计算密集型任务中。而OpenStack作为一种开源的云计算平台，可以为用户提供灵活的资源管理和虚拟化服务。在本文中，我们将介绍如何使用OpenStack来部署GPU环境，为用户提供更高效的计算资源。
## 1. 准备环境
在开始之前，我们需要准备一些必要的环境：
- 一台已安装Op
原创
2024-05-04 06:00:32
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新入手TX2 Kit一套，一不小心运行了chmod -r 777,造成sudo权限被锁，总是提示：“/usr/bin/sudo must be owned by uid 0 and have the setuid bit set”然后就是各种论坛泡，最后网上的方案是：chown root:root /usr/bin/sudochmod 4755 /usr/bin/sudo亲测后发现，没有sudo权
