# 使用 MLU Docker 的入门指南
在这篇文章中，我们将讨论如何使用 MLU（Machine Learning Unit）Docker。MLU 是一种高性能的计算资源，Docker 使得开发和部署机器学习应用变得更加便利。接下来，我们将通过一个完整的流程指导来帮助你搭建 MLU Docker 环境。以下是整个流程的概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述
一、什么是数据卷？ （volume） volume是docker的一个对象， 它是为了能够让容器中的数据（文件）永久保存，能够让宿主机直接访问容器中的文件，让容器之间能够共享文件而引入的对象。 有了数据卷之后，容器的关闭或者崩溃就不会再导致数据的丢失， 也方便了数据的备份，迁移和恢复。二、 数据卷（volume
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2023-10-10 09:12:41
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1.下载安装( 参考极速下载网址：http://get.daocloud.io/ )curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.24.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x
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2023-07-11 21:32:01
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方法一：dockerfile 中指定 VOLUME 后的目录，如 VOLUME /var/lib/test 方法二：docker run 命令中加 -v 选项。如：docker run -d -P -v /webapp training/webapp python app.py注意： 这里定义的 /webapp 数据卷，但是不知道宿主机上与之对应的在哪里。我们需要仔细的观察 docker ins
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2024-05-20 11:38:34
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# 使用寒武纪 MLU 和 PyTorch 实现机器学习模型
寒武纪 MLU 是一种用于加速深度学习计算的硬件平台，结合了 PyTorch，可以大幅提高模型训练和推理的效率。本文将详细介绍如何在寒武纪 MLU 上使用 PyTorch，并给出完整的实现步骤和代码示例。
## 流程概述
以下是实现过程的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-04 06:33:48
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本教程详细记录了寒武纪MLU270推理卡上docker环境中源码编译 pytorch-mlu 的方法。
原创
2022-04-19 16:29:21
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LSTM模型结构1、LSTM模型结构2、LSTM网络3、LSTM的输入结构4、Pytorch中的LSTM4.1、pytorch中定义的LSTM模型4.2、喂给LSTM的数据格式4.3、LSTM的output格式4.4 LSTM笔记5、LSTM和其他网络组合 1、LSTM模型结构BP网络和CNN网络没有时间维，和传统的机器学习算法理解起来相差无几，CNN在处理彩色图像的3通道时，也可以理解为叠加多
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2024-07-29 15:25:17
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最初的容器中使用显卡，需要指定硬件名。经历了两种方式 1. 使用lxc驱动程序运行docker守护进程，以便能够修改配置并让容器访问显卡设备（非常麻烦，参考链接中最久远的回答） 2. Docker 0.9中放弃了lxc作为默认执行上下文，但是依然需要指定显卡的名字
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2022-04-06 20:14:00
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本教程详细记录了在 ubuntu 系统上安装寒武纪 SDK 的方法。
原创
2022-04-19 16:53:21
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1、简介Docker是一个开源的应用容器引擎；是一个轻量级容器技术；Docker支持将软件编译成一个镜像；然后在镜像中各种软件做好配置，将镜像发布出去，其他使用者可以直接使用这个镜像；运行中的这个镜像称为容器，容器启动是非常快速的。 2、核心概念概念描述docker主机(Host)安装了Docker程序的机器（Docker直接安装在操作系统之上）docker客户端(Client)连接docker主
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2023-07-10 22:29:58
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一、参考资料Repository configuration二、相关介绍Nvidia安装nvidia-docker官方教程最初的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-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显卡。根据网上的资料，从docker 19版本之后，nvidia-docker成为了过去
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2023-07-19 19:07:31
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Docker使用的基本过程容器需要基于一个镜像来创建和使用。因此，Docker容器的使用一般有以下三个步骤：获取一个镜像；基于该镜像创建并启动一个容器；进入该容器，执行“程序”。第一步：获取镜像 上面我们提到了“镜像”可以理解为一个打包了运行环境的文件系统。然而在安装完Docker服务之后，本地是没有任何镜像的，所以首先需要获取所需要的镜像。第二步：创建并启动容器 在获取到所需的镜像之后，就可以基
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2023-08-18 18:01:54
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docker19.03读取NVIDIA显卡作者： 张首富前言2019年7月的docker 19.03已经正式发布了，这次发布对我来说有两大亮点。
1，就是docker不需要root权限来启动喝运行了
2，就是支持GPU的增强功能，我们在docker里面想读取nvidia显卡再也不需要额外的安装nvidia-docker了安装nvidia驱动确认已检测到NVIDIA卡:$ lspci -vv | g
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2023-07-28 21:36:52
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Docker开发过程开发过程其实和传统开发一样，也就是说，开发Docker 应用的方式与开发非Docker应用的方式类似。二者的主要区别在于，开发 Docker 应用程序时，是在本地环境中的Docker容器中部署和测试，该容器可以是Linux容器或Windows 容器。一般情况下，我们搭建好框架代码之后，就需要针对需求进行开发，以满足业务为目的，也就是这个开发过程并没有什么改变，这里我们假设所有代
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2023-11-18 21:37:53
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目录什么是dockerOCI&OCFOCIOCFdocker架构docker镜像与镜像仓库docker对象安装及使用dockerdocker安装docker加速docker常用操作docker searchdocker pulldocker imagesdocker createdocker startdocker restartdocker rundocker psdocker log
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2023-07-17 09:27:25
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Docker安装镜像调用本地GPU 环境：CentOS7 基本概念 NVIDIA Container Toolkit允许用户构建和运行GPU加速容器。 该工具包包括容器运行库和实用程序，用于自动配置容器以利用NVIDIA GPU。
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2021-05-13 15:10:32
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使用pexpect包的ssh来连接交换机，使用show/display命令来返回交换机输出结果。
一、首先明确一点，GNS3里面的虚拟设备可以直接telnet连接。GNS3默认使用的地址是127.0.0.1，端口号从5000开始，每多一个设备端口号对应+1。
而windows默认用的是192.168.99.1 5000连接到docker里的镜像，所以：
c = pexpect.spawn(
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2023-07-14 23:57:18
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参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1924792 在docker中调用libgl做显示，出现如下报错，刚好PC端有NV显卡，可通过安装nvidia-docker来触发nv显卡做显示：libGL error: No matching fbConfigs or visuals found
libGL error: failed to
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2023-06-12 20:48:38
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一、Docker 客户端 docker 客户端非常简单 ,我们可以直接输入 docker 命令来查看到 Docker 客户端的所有命令选项。runoob@runoob:~# docker可以通过命令 docker command --help 更深入的了解指定的 Docker 命令使用方法。例如我们要查看 docker stats 指令的具体使用方法：runo
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2023-07-11 10:07:27
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本教程分享了在寒武纪设备上 pytorch-mlu 中添加逐层算子的方法。
原创
2022-04-19 17:32:51
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