Docker 2024
Docker-Build · nvidia-test. Erstellen Sie das Docker-Image und nennen Sie es „nvidia-test“. Jetzt können wir den Container über das Image ausführen, indem wir diesen Befehl verwenden: docker run gpus all nvidia-test. Bedenken Sie, dass wir Podman dadurch zu einer leichteren und schnelleren Anwendung als Docker machen und Anpassungen und Änderungen ermöglichen. In diesem Artikel beschreiben wir drei Vorteile von Podman im Zusammenhang mit Erweiterungen und eingebetteten Tools, die in den Podman-Desktop integriert sind, sowie die zugrunde liegenden Technologien für die Container-Engine. 1: Podman macht das Erstellen von Pods einfach. In diesem Beitrag fasse ich einige Highlights der KubeCon in Paris zusammen. Meine letzte KubeCon fand in Detroit statt, als sich die Tech-Events noch langsam von COVID erholten. Aber auf der KubeCon EU in Paris herrschte reges Treiben, und ich konnte nicht einmal an einigen der beliebtesten Vorträge teilnehmen, weil: Wenn ich den NGC-Pytorch-Container in Docker bereitstelle, erscheint eine Warnung. WARNUNG: Der NVIDIA-Treiber wurde nicht erkannt. Die GPU-Funktionalität ist nicht verfügbar. Verwenden Sie „nvidia-docker run“, um diesen Container zu starten. Anschließend führe ich den Befehl „cmd“ aus, um zu überprüfen, ob cuda im Pytorch-Arbeitsbereich verfügbar ist. Das Ergebnis ist True.CUDA im WSL-Benutzerhandbuch. Die Anleitung zur Verwendung von NVIDIA CUDA auf dem Windows-Subsystem für Linux. 1. NVIDIA GPU Accelerated Computing auf WSL oder Windows Subsystem für Linux ist eine Windows-Funktion, die es Benutzern ermöglicht, native Linux-Anwendungen, Container und Befehlszeilentools direkt auf einem neueren Betriebssystem auszuführen,