随着Docker的不断流行与发展，docker公司（或称为组织）也开启了商业化之路，Docker 从 17.03版本之后分为 CE（Community Edition） 和 EE（Enterprise Edition）。我们来看看他们之前的区别于联系。版本区别Docker EE
Docker EE由公司支持，可在经过认证的操作系统和云提供商中使用，并可运行来自Docker Store的、经过认证的
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2024-05-19 22:56:41
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一. Docker配置不用docker只想安装环境的直接跳到【二】 首先确认自己有root账户或者sudo权限，否则用不了docker。1. 确认自己的Docker版本：sudo docker --version如果是19.02或者更老的，建议更新Docker到最新版本，否则如果使用GPU的话需要安装nvidia-docker，并使用nvidia-docker启动容器。这里不
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2023-11-22 17:25:19
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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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步骤：下载cuda并安装环境变量配置并激活查看当前cuda版本由于在不同实验或者不同用户的情况下，可能用到不一样的环境，有时候安装的cuda版本不匹配，因此需要在服务器上安装多个cuda版本。最近下载了一个的代码跑，需要安装pytorch1.7,安装之后跑发现出错，cuda版本太旧，当时装的是cuda-10.0。后面重新装了cuda-10.1也不行，cuda-10.2才可以。这个blog写的pyt
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2024-05-29 08:55:17
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环境：Ubuntu18.04裸机目录一、安装驱动Step1.查看可安装驱动版本：一般recommend的都是470 Step2.禁用原驱动Step3.安装470驱动 完成后需要再次rebootStep4.安装完成后，查看显卡信息二、安装CUDA Step1.下载对应版本CUDA Step2.安装CUDAStep3.配置变量三、cudnn安装 四、nidia-
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2023-10-15 13:37:11
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平时做开发时最烦人的除了项目不会做，恐怕就是环境依赖的问题了吧。一个好好的项目，换个环境总是出问题，开源库一升级就挂掉，总有“坏人”搞掉自己的系统库，今天就来随便聊聊吧。作者 | 言有三编辑 | 言有三 如今开源生态甚好，享受着便利的同时自然也要承担一些烦恼，每一个开发人员都遇到过各种各样的库的问题，通常都跟版本有关，软硬件的都有，今天有三来随便聊聊怎么应对，仅仅只是个人习惯。这里不
一、安装前准备首先要查看你的NVIDIA显卡驱动是否支持cuda10.1版本。 因为是在docker中执行，所以需要先进入你的容器：nvidia-docker start 容器名nvidia-docker attach 容器名 在你的容器里执行以下命令查看cuda版本：nvidia-smi CUDA Version: … 这里的版本号需要大于等于你安装的cuda版本号二、关键点：gcc降级因为Ub
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2023-09-01 23:13:39
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安装cuda与cudnn查看当前设备和cuda驱动版本： ubuntu-drivers devices nvidia-smi 注意：高版本的驱动可以向下兼容低版本的cuda下载cuda 1). 查看驱动所能支持的cuda版本 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#abstract 2). 下载对应的cu
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2024-06-05 13:13:18
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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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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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## Docker内装ping
在Docker中，ping是一个常用的网络诊断工具，用于测试两个主机之间的连通性。通过ping命令，我们可以检查网络连接是否正常，以及检测网络延迟。本文将介绍如何在Docker容器内安装并使用ping命令。
### 什么是Docker？
Docker是一种轻量级的容器化技术，可以帮助开发者将应用程序和其依赖项打包到一个独立的容器中。这个容器可以在任何环境中运行
原创
2023-12-05 16:41:42
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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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介绍深度学习一般依赖比较复杂的环境，每个项目需要的底层库各有不同，有时在github中下载的代码只能运行在版本较低的的工具链之上。想在一台机器上建立适合所有项目的环境非常困难，大多数情况下使用docker维护不同项目针对的不同环境。CUDA是NVIDIA推出的运算平台，一般通过它调用GPU，CUDA的主要版本有7.x, 8.x,9.x,10.x，目前最常用的是9和10，它们对接的上层软件版本也各不
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2024-05-15 19:53:36
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系列文章导读：本系列文章 《深度学习环境搭建、配置及使用》 主要介绍了自己使用服务器进行管理和科研的一点心得，即：如何搭建和配置深度学习环境，普通用户可以自由切换多版本CUDA、cuDNN版本，自由组合创建不同版本的Tensorflow、PyTorch等深度学习环境。本文摘要：本文是系列文章《深度学习环境搭建、配置及使用》的第三部分，主要讲解如何搭建深度学习环境，包括不同版本的
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2024-07-24 08:54:23
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在IT环境中，“宿主机 CUDA 版本”和“Docker CUDA 版本”不匹配的问题可能会导致运行错误和性能损失。为了解决这一问题，我们需要详尽的备份策略、恢复流程、灾难场景分析、工具链集成、日志分析及扩展阅读的整理，以确保平稳的系统恢复与运营。
## 备份策略
为了确保数据的安全性和一致性，备份策略至关重要。我们需要使用思维导图来展示备份的各个方面，包括备份类型、频率及存储方案。存储架构则
# 实现Docker CUDA版本指南
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释如何实现“docker cuda 版本”。下面我将详细介绍整个过程的步骤以及每一步需要做的事情和相应的代码。
## 流程图
```mermaid
journey
title 实现Docker CUDA版本指南
section 步骤
开始 --> 下载nvidia/cuda镜
原创
2024-04-29 06:43:36
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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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CUDA是又NVIDIA在2006年推出的一套针对异构计算资源下的大规模并行计算的架构，包括编译器（nvcc）、开发工具、运行时库和驱动等模块。（在安装CUDA时会安装相应版本的驱动，如果需要多个CUDA版本并存，则应该将高版本的CUDA最后安装，这样高版本的驱动向下兼容低版本）1、区分cuda driver version和runtime version几个易混淆的概念：nvidia
参考官网： https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 查看cuda版本：cat /usr/local/cuda/version.txt torch、torchvision、cuda 、python对应版本匹配 如何解决Pytorch的GUP
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2020-09-02 12:40:00
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2评论
### 实现"docker cuda版本镜像"教程
作为一名经验丰富的开发者，你必须了解如何在Docker中构建包含CUDA版本的镜像。现在有一位刚入行的小白需要你的帮助，让我们开始吧。
#### 整体流程
首先，我们需要明确整个实现过程的步骤。可以通过以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------------|
原创
2024-05-21 05:43:57
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