介绍在使用 Docker Compose 进行应用部署时，我们经常需要使用 Docker 网络来连接多个容器。有时候我们希望使用已经存在的网络，而不是创建一个新的网络。本文将会教你如何在 Docker Compose 中指定已经存在的网络。整体流程下面是整个流程的步骤表格：步骤描述步骤1创建已经存在的 Docker 网络步骤2在 Docker Compose 文件中指定已经存在的网络步骤3使用 D
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2024-08-05 12:34:29
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1 --allow-outdated-plugins 不停用过期的插件。 2 --allow-running-insecure-content 默认情况下，https 页面不允许从 http 链接引用 javascript/css/plug-ins。添加这一参数会放行这些内容。 3 --allow-scripting-gallery 允许拓展脚本在官方应用中心生效。默认情况下，出于安全因素考虑这些
# Docker Run命令指定GPU
在机器学习和深度学习领域，使用GPU进行计算已经成为一种常见的需求。GPU的并行计算能力能够显著加速训练和推断的速度，对于大规模的数据集和复杂的模型尤为重要。Docker作为一种容器化技术，提供了一种方便、可移植的方式来进行开发、测试和部署深度学习应用。
本文将介绍如何使用Docker Run命令来指定GPU，以及相关的代码示例。
## 什么是Dock
原创
2023-08-16 04:50:18
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Windows + Pycharm + Docker 配置GPU跑深度学习核心配置方法回顾，与 GPU无法使用的解决方案。1. 更换镜像源用于加速资源下载！修改配置文件: daemon.json 添加国内镜像源："registry-mirrors": [
"https://registry.docker-cn.com",
"https://docker.mirrors.ustc.e
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2023-09-02 14:22:10
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大多数人都喜欢在笔记本电脑上做原型开发。当想与人协作时，通常会将代码推送到 GitHub 并邀请协作者。当想运行实验并需要更多的计算能力时，会在云中租用 CPU 和 GPU 实例，将代码和依赖项复制到实例中，然后运行实验。如果您对这个过程很熟悉，那么您可能会奇怪：为什么一定要用 Docker 容器呢？运营团队中优秀的 IT 专家们可以确保您的代码持续可靠地运行，并能够根据客户需求进行扩展。那
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2024-07-04 16:15:51
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需要了解知识：LinuxC语言Makefile概述Linux是宏内核（或单内核）的操作体系统。（Windows微内核）宏内核是所有的内核功能被整体编译在一起，形成一个单独的内核镜像，内核中各模块的交互是通过直接的函数调用，效率非常高。微内核是实现内核中相当关键和核心的一部分，其他功能模块被单独编译，功能模块之间的交互通过微内核提供的某种通信机制来建立的。宏内核如果要增加、删除、修改内核的某个功能，
作者：程淇铭日常工作中，总会有因手抖、写错条件、写错表名、错连生产库造成的误删库表和数据的事情发生。那么，如果连数据都恢复不了，还要什么 DBA。1 前言数据恢复的前提的做好备份，且开启 binlog，格式为 row。如果没有备份文件，那么删掉库表后就真的删掉了，lsof 中还有记录的话，有可能恢复一部分文件。但若刚好数据库没有打开这个表文件，那就只能跑路了。如果没有开启 binlog，那么恢复数
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–gpus选项的支持，我们在docker里面想读取nvidia显卡再也不需要额外的安装nvidia-docker2了。需要提前禁用nouveau：lsmod | grep nou
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2024-07-03 16:46:04
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GPU共享服务器常用的docker命令实验室GPU资源通过docker以及nvidia-docker构建了一个GPU的共享服务器，每次维护容器都会忘记一些命令，以此记录。批量操作docker暂停所有容器：docker stop $(docker ps -a -q)删除所有容器：docker rm $(docker ps -a -q)删除所有镜像：docker rmi $(docker images
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2023-08-22 14:27:15
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在Kubernetes（K8S）环境中使用Docker指定GPU是一项常见的任务，特别是对于深度学习、神经网络等需要大量计算资源的工作负载来说。在本文中，我将向你介绍如何在K8S中使用Docker指定GPU，并提供一些代码示例来帮助你更好地理解这个过程。
整个实现“docker 指定GPU”的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-05-07 11:41:58
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Docker是一种开源的容器技术，可以帮助开发者更高效地构建、发布和运行应用程序。在某些情况下，我们可能需要在Docker容器中使用GPU来加速计算，比如运行深度学习任务。本文将教你如何在Docker中使用指定的GPU。
## 1. 确认GPU驱动和Docker版本
在开始之前，首先需要确认你的机器上已经正确安装了GPU驱动和Docker。你可以通过以下命令检查GPU驱动是否正确安装：
```s
原创
2024-01-07 10:01:23
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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
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2024-10-27 19:17:21
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我将以阿里云竞价实例来配置使用 GPU 的 Docker 环境，希望这个例子能对你有所帮助。
准备工作首先你需要准备一台拥有GPU的实例，在这里我将使用阿里云的竞价实例来做演示，因为它对于短期使用GPU更加划算。注意，本篇文章将教你手动进行GPU驱动的配置，所以在购买时选择系统的时候不要选择自动安装GPU驱动。具体关于竞价实例如何购买和配置，请参考各个云
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2023-09-11 21:21:00
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# 项目方案：通过 Docker 命令调用指定 GPU Core
## 一、项目背景
随着深度学习、图像处理等高性能计算需求的增加，利用 GPU 加速应用已成为一项普遍做法。Docker 容器技术凭借其轻量化和隔离性，成为部署 GPU 相关应用的重要工具。为了充分利用 GPU 资源，本项目旨在通过 Docker 命令调用指定的 GPU Core。
## 二、项目目标
1. 在 Docker
CUDA系列笔记CUDA学习笔记（LESSON1/2）——架构、通信模式与GPU硬件CUDA学习笔记（LESSON3）——GPU基本算法（Part I）CUDA学习笔记（LESSON4）——GPU基本算法（Part II）CUDA学习笔记（LESSON5）——GPU优化CUDA学习笔记（LESSON7）——常用优化策略&动态并行化GPU优化对于GPU的优化，我们有不同的方法，比如挑选一个好
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2024-05-08 19:30:01
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什么是 Dockerfile？Dockerfile 是一个用来构建镜像的文本文件，文本内容包含了一条条构建镜像所需的指令和说明。
使用docker build命令，用户可以创建基于基础镜像的自定义镜像。Dockerfile格式# Comment
INSTRUCTION arguments # INSTRUCTION表示指令（不止一条）指令详解FROM-指定基础镜像指定基础镜像，并且Docker
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2024-06-25 19:19:29
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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
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2024-06-25 15:22:50
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在进行深度学习和高性能计算时，我们经常会遇到如何利用 Docker-Compose 指定使用哪张 GPU 卡的问题。这个问题的解决直接关系到计算资源的有效利用和程序的性能表现。
在某些业务场景下，假如没有正确指定 GPU 卡，当多个任务同时运行时，系统可能会争夺相同的资源，从而造成显著的性能下降。在大型机器学习或深度学习项目中，这种影响尤其严重，因为计算任务的时间成本非常高。为了量化这种影响，我
# Docker Compose指定GPU
## 引言
在机器学习和深度学习领域，使用GPU进行计算已经成为了一种常见的方式。GPU能够提供更高的并行计算能力，从而加速训练和推断过程。然而，配置和管理GPU环境可能会变得复杂，特别是在使用Docker进行容器化时。本文将介绍如何使用Docker Compose指定GPU，以便在容器中获得GPU计算能力。
## Docker Compose简介
原创
2023-08-27 05:58:58
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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
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2023-12-08 20:16:22
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