Nifi入门实战一、docker 安装方式docker pull apache/nifi:1.14.0# 注意： 日志文件的数据卷可以创建但是nifi在docker运行时候使用的是nifi:nifi账户，其数据卷创建后默认的Owner是root账户，会造成nifi没有写日志文件的问题。
# 数据卷 本机路径:容器路径
# -v $PWD/logs:/opt/nifi/nifi-cur
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2024-05-17 11:34:30
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在现代深度学习和GPU计算中，Docker因其容器化技术而变得越来越流行。Docker允许用户在隔离的环境中运行应用程序，确保在许多不同的系统上使用相同的依赖和环境。CUDA是NVIDIA为其GPU提供的并行计算平台和编程模型。本文将介绍如何在Docker中搭建CUDA环境，适用于需要GPU加速的计算任务。
## 1. 环境准备
首先，确保你的主机上已安装如下组件：
- Docker
- N
目录一、安装前准备二、前提三、查看电脑显卡驱动信息四、下载安装 Visual Studio（非必要）五、NVIDIA CUDA Toolkit 10.2安装六、创建PyTorch环境6.1 方法一：6.2 方法二（推荐）七、pycharm中添加conda环境（不选择创建虚拟环境）八、测试pytorch是否安装成功一、安装前准备电脑需要有NVIDA的独立显卡；电脑要有NVIDA显卡驱动程序（NVID
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2023-07-31 23:38:30
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最近发现网速太慢，用anaconda配置环境根本搭建不起来，没办法只能另想出路，试试docker，发现简直是我的救星，分享一篇借鉴别人的Docker环境配置。一、安装Docker1.更新系统软件，并下载必要工具sudo apt update
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-c
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2024-02-04 10:16:41
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文章目录1. docker使用GPU2. 镜像cuda版本和宿主机cuda版本不兼容2.1 确定问题2.2 解决方案3. ubuntu上安装GPU驱动4. NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux 1. docker使用GPU首先介绍几个事实：最初的docker是不支持gpu的为了让docker支持nvidia显卡，英伟达公司开发了nvidia-docke
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2023-07-21 11:07:54
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一开始在docker中拉取了ubuntu镜像再配置环境就遇到pytorch安装一直报错的问题，后来安装anaconda后安装也一动不动。后来就尝试直接拉取带有cuda的pytorch镜像，结果发现torch.cuda是false，一直很苦恼，网上也有说去拉取nvidia-driver的镜像，不过我想可能是nvidia-smi不可用的问题导致cuda不可用的。后来看可以安装nvidia docker
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2023-08-19 13:29:19
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这篇博客写于2019年3月28日，大家在参考的时候注意时效性，不过万变不离其中，我只是想把这些个关系讲清楚，让大家少踩坑。Docker就是个容器，而deepo就是个镜像，镜像可以看做是类，而容器就是镜像的一个实例化，deepo镜像的环境很依赖系统的环境，但是相对来说，各个系统比较独立，比如在我的配置过程中，docker是可以启动服务的，但是deepo启动不了，是因为docker对于cuda9.0就
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2023-12-25 20:58:59
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在AI应用容器化时，会碰到cuda failure 35错误，查了下是跟CUDA驱动版本有关。但有时同一个镜像在不同环境运行仍会有问题，查了下宿主机的显卡驱动版本，也没发现什么问题。为了彻底解决这类问题，了解了CUDA API的体系结构，并对NVIDIA Docker实现CUDA容器化原理进行了分析。CUDA API体系结构CUDA是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，通过一些CUDA库提供了一
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2024-04-16 22:59:23
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1.安装docker镜像sudo docker pull nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04
# 创建一个cuda9.0 cudnn7 ubuntu16.04的容器，名字为caffe，同时将本机的/home/hzh目录挂载到容器的/var/workspace下面
sudo nvidia-docker run -it -v /home/hzh:/var/
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2024-06-17 12:29:43
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使用Docker进行线上开发环境部署在Linux上安装Docker# 系统内核是3.10以上的
root@theSun:/# uname -r
4.4.0-185-generic
# 系统版本
root@theSun:/# cat /etc/os-release# step 1: 安装必要的一些系统工具
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install ap
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2024-06-08 23:10:51
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# Docker CUDA实现指南
## 一、整体流程
首先，让我们来看一下实现"Docker CUDA"的整体流程。下面是一个简单的甘特图，展示了具体的步骤及时间安排。
```mermaid
gantt
title Docker CUDA实现流程
dateFormat YYYY-MM-DD
section 安装Docker
安装Docker: 2022-0
原创
2024-03-16 04:55:07
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docker ubuntu 安装apt install docker nvidia docker 安装curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$
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2023-09-22 21:49:31
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目录前言一、Docker安装备份sources.list并新建阿里源镜像填入（最近清华源好像有问题）更新源使之生效二、NVIDIA GPU 驱动安装驱动安装检查安装结果三、Docker安装docker安装检查安装结果为避免docker操作必须要sudo，将当前用户加入docker用户组（${YOUR_NAME_HERE}处填当前用户名）四、Nvidia-docker安装安装检查安装结果五、Dock
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2023-07-21 11:04:58
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ubuntu18.04 CUDA10.1 docker中安装caffe-ssd教程前言一、caffe-ssd是什么？二、使用步骤1.总体环境介绍2.创建docker与安装配置3.caffe-ssd环境的搭建总结 前言 在unbutu中配置显卡环境，docker容器的使用，以及搭建caffe-ssd深度学习的环境，最后训练自己的数据得出模型是一件困难的事情。经过一个多星期不断调试环境反复修改，作者
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2024-06-06 21:56:07
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英伟达cuda和驱动直接安装网站给的方式装即可。docker安装：NVIDIA Docker：轻松实现GPU服务器应用程序部署使用存储库进行安装首次在新的主机上安装Docker CE之前，需要设置Docker存储库。之后，您可以从存储库安装和更新Docker。一、Docker CEGet Docker CE for Ubuntu1. Install更新apt软件包索引：$ sudo apt-get
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2023-07-04 14:28:38
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本文是《Python从零开始进行AIGC大模型训练与推理》（）专栏的一部分，所述方法和步骤基本上是通用的，不局限于AIGC大模型深度学习环境。 Docker AIGC等大模型深度学习环境搭建步骤主要包含如下步骤：CUDA驱动更新Docker创建CUDA安装与验证CUDNN安装与验证conda Python
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2023-09-06 11:17:28
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导语随着深度学习的普及，相信很多朋友都掌握了一手熟练地炼丹技术，但是如何将炼丹上线这其实是个很重要的问题，毕竟如果无法上线，那么炼丹就无法工业化生产（我在说什么）。本文就是一篇本人在服务上线过程中，环境搭建艰辛路途的踩坑记录，希望会给大家一些帮助。Dokcer使用GPU环境搭建要部署模型首先我们需要的是一个可以运行模型的环境，pytorch的部署有onxx，torchservice等方式。本文选择
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2023-11-06 18:51:16
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众所周知，深度学习的环境往往非常麻烦，经常不同的项目所依赖的 torch、tensorflow 包对 CUDA 的版本也有不同的要求，Linux 下进行 CUDA 的管理比较麻烦，是一个比较头疼的问题。随着 WSL2 对物理机显卡的支持，Nvidia-Docker 也提供了对容器显卡的支持。我们可以通过拉取不同的 Docker 镜像的方式来实现对容器内 CUDA、CUDNN 的自由切换，操作非常简
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2023-11-22 15:56:35
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文章目录准备工作一、nvidia1.卸载旧驱动2.查看适合本机的nvidia驱动3.根据自身情况选择适合的nvidia版本，我这里安装的是nvidia-4603.重启一下二、CUDA cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run1.CUDA下载2.nouveau驱动，nvidia安装失败也可以先禁用这个驱动重新试试3.执行安装脚本4.添加环境变量5.验证二、CUDNN cudn
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2024-06-25 14:08:52
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构建CentOS7 + cuda 11 + cudnn8 + openfoam2.3.x 的 Docker 镜像在CentOS 服务器上安装Docker下载Nvidia官方Docker镜像启动镜像安装openMPI安装依赖编译openmpi环境变量开启ssh服务 和 端口映射centos bug源码编译 OpenFOAM-2.3.x编译cfd和dem程序打包发布镜像将容器变为镜像 contain
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2024-08-08 13:31:19
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