利用docker部署深度学习环境摆脱操作系统版本限制与cuda版本限制

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了利用docker部署深度学习环境摆脱操作系统版本限制与cuda版本限制。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

大体思路如下:
1、客户安装操作系统是Ubuntu22.04,利用docker拉取Ubuntu18.04精简版镜像
2、离线下载是宿主机适配的NVIDIA驱动离线包、docker离线包、nvidia docker离线包、gcc离线包(也可以使用联网安装)、项目所需要的对应版本的cuda安装包、cudnn安装包

步骤一:
1、在宿主机安装gcc包,完毕后查看版本,验证是否安装成功
2、在宿主机安装了gcc包的前提下,安装NVIDIA驱动(不安装gcc会安装报错)
步骤二:
1、安装docker
2、安装nvidia docker,验证是否安装成功
3、拉取Ubuntu18.04官方镜像,创建容器,在创建容器时,需要传入相应的参数,以下为例:

docker run -it -d --gpus all -p 8081:8080  --name googosoft_ocr -v /home/googosoft/docker_file:/home/googosoft/docker_file 3941d3b032a8 /bin/bash

利用docker部署深度学习环境摆脱操作系统版本限制与cuda版本限制

上述语句中,必须加上**–gpus参数,否则容器无法调用宿主机的GPU**
4、进入到创建的容器内,必须再次安装gcc,否在以下步骤会报错
安装过程中如果报错,可能是镜像源问题建议更换网易镜像源

apt install build-essential
gcc --version

镜像源:注意,我的Ubuntu是18.04版本,各个版本的镜像源不相同,需要根本实际查询修改
主要是一下连接中"bionic "参数位置需要调整,建议查询下

deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse

5、在容器内安装与宿主机相同版本的nvidia驱动
利用docker部署深度学习环境摆脱操作系统版本限制与cuda版本限制
5、安装项目所需要的cuda(在安装过程中不要安装程序提示需要安装的英伟达驱动,选择no)与cudnn该步骤与常规流程一样
之后的流程基本与常规流程一样,可以没有束缚的放纵自己玩耍了文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-425883.html

到了这里,关于利用docker部署深度学习环境摆脱操作系统版本限制与cuda版本限制的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • K8S部署后的使用:dashboard启动、使用+docker镜像拉取、容器部署(ubuntu环境+gpu3080+3主机+部署深度学习模型)

    0、k8s安装、docker安装 参考:前两步Ubuntu云原生环境安装,docker+k8s+kubeedge(亲测好用)_爱吃关东煮的博客-CSDN博客_ubantu部署kubeedge  配置节点gpu: K8S调用GPU资源配置指南_思影影思的博客-CSDN博客_k8s 使用gpu 1、重置和清除旧工程:每个节点主机都要运行 2、部署新的k8s项目:

    2023年04月20日
    浏览(62)
  • hive on spark集群环境部署(彻底摆脱做毕设没环境)

     1.1.1所需下载的rpm包  1.1.2所需驱动包下载 1.3.1卸载干扰依赖 1.3.2安装所需的依赖 1.4.1切换root用户  1.4.2执行脚本 1.4.3脚本解析 1.4.4退出root用户到student用户 1.4.5登录测试 2.1.1把hive-3.1.3.tar.gz上传到linux的/opt/software目录下 2.1.2 解压hive-3.1.3.tar.gz到/opt/module/目录下面 2.1.3 修改h

    2024年02月04日
    浏览(46)
  • 2.树莓派4B 64位操作系统 从零搭建深度学习项目运行环境

    探索目标 树莓派的系统烧录 树莓派的基础配置 树莓派的开机连接 树莓派的文件传输 树莓派的软件安装 树莓派的运行环境 树莓派的系统备份 测试运行现有模型 1.1 系统选择 1.1.1 Raspbian OS:官方的树莓派操作系统 ​ Raspbian OS 是官方支持的树莓派板卡操作系统。它集成了很多

    2024年01月16日
    浏览(39)
  • 【Docker】深度学习环境

    $ docker images -v /home/cenjw/dataset/:/home/data 挂载宿主机数据目录:容器目录 $ docker ps -a

    2024年02月07日
    浏览(39)
  • 【Docker】云原生利用Docker确保环境安全、部署的安全性、安全问题的主要表现和新兴技术产生

    前言 Docker 是一个 开源的应用容器引擎 ,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows 操作系统的机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。   Docker十分火热,很多人表示很少见如

    2024年02月11日
    浏览(54)
  • 【Docker】云原生利用Docker确保环境安全、部署的安全性、安全问题的主要表现和新兴技术产生的详细讲解

    前言 Docker 是一个 开源的应用容器引擎 ,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows 操作系统的机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。 📕作者简介: 热爱跑步的恒川 ,致力于

    2024年02月11日
    浏览(42)
  • 深度学习实战29-AIGC项目:利用GPT-2(CPU环境)进行文本续写与生成歌词任务

    大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下深度学习实战29-AIGC项目:利用GPT-2(CPU环境)进行文本续写与生成歌词任务。在大家没有GPU算力的情况,大模型可能玩不动,推理速度慢,那么我们怎么才能跑去生成式的模型呢,我们可以试一下GPT-2完成一些简单的任务,让大家在CPU环

    2024年02月08日
    浏览(46)
  • 使用Docker配置深度学习的运行环境

    在linux系统中进行操作,最重要的就是意识到用户权限,这在通过不同方式安装不同应用中非常重要,不然你就会导致一些用户无法使用。 除了用户权限的问题还有就是程序的安装位置,不同的安装位置的程序的启动方式是不同的,安装在 /usr/local/bin 目录下的程序,如果启动

    2024年02月04日
    浏览(45)
  • 基于 Docker 的深度学习环境:Windows 篇

    本篇文章,我们聊聊如何在 Windows 环境下使用 Docker 作为深度学习环境,以及快速运行 SDXL 1.0 正式版,可能是目前网上比较简单的 Docker、WSL2 配置教程啦。 早些时候,写过一篇《基于 Docker 的深度学习环境:入门篇》,聊过了在 Linux 环境下,如何简单、正确的配置 GPU Docker

    2024年02月15日
    浏览(45)
  • Docker 部署深度学习 运行deeplabV3

    本文主要介绍docker发展历史,常用的镜像,容器命令。以及部署深度学习环境,运行deeplabV3 项目。 2010年,美国一家公司dotcloud做一些pass的云计算服务,lxc有关的容器技术,他们讲自己的技术(容器化技术)命名为Docker。 刚诞生的时候,没有引起关注,然后2013年,他们讲D

    2024年01月21日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包