使用Docker配置深度学习环境——以diffusers为例

2024-05-15 16:36

本文主要是介绍使用Docker配置深度学习环境——以diffusers为例,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

Docker的其他信息可以在我的网站上找到,这里假设安装完成了,直接上手。

git clone 仓库地址

打开docker目录,找到目标版本:

sudo docker build diffusers-pytorch-cuda

如果失败,尝试使用换源:

sudo nano /etc/docker/daemon.json 

"registry-mirrors" : ["https://registry.docker-cn.com","http://hub-mirror.c.163.com","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","https://cr.console.aliyun.com","https://mirror.ccs.tencentyun.com"], 

放到最前面

过程中如果 [internal] load metadata for docker.io/nvidia/cuda:12.1.0-runtime-ubuntu20.04失败,单独pull一个docker

pip 失败:

docker 内部换源,在docker file中加入:

RUN pip install -U pip
RUN pip config set global.index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
RUN pip config set install.trusted-host [mirrors.aliyun.com](http://mirrors.aliyun.com/)

使用docker

sudo systemctl start docker

常见的Docker操作命令:

  • 搜索仓库镜像:docker search 镜像名
  • 拉取镜像:docker pull 镜像名
  • 查看正在运行的容器:docker ps
  • 查看所有容器:docker ps -a
  • 删除容器:docker rm container_id
  • 查看镜像:docker images
  • 删除镜像:docker rmi image_id
  • 启动(停止的)容器:docker start 容器ID
  • 停止容器:docker stop 容器ID
  • 重启容器:docker restart 容器ID
  • 启动(新)容器:docker run -it ubuntu /bin/bash
  • 进入容器:docker attach 容器IDdocker exec -it 容器ID /bin/bash,推荐使用后者。

这篇关于使用Docker配置深度学习环境——以diffusers为例的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/992341

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