nvidia-docker

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H2O driverless-ai를 AWS에 설치하는 방법은 무엇입니까? "6. 시작 무인 AI 고정 표시기 이미지 :"</p> <p>내가 명령이 설명하려고 : AWS EC2에 무인-AI를 설치하려고 할 때

, 나는 가이드에서 6 단계까지 모든 단계를 실행 nvidia-docker run --rm -u ‘id -u‘:‘id -g‘ -p 12345:12345 -p 9090:9090 -v ‘pwd‘/data:/data -v ‘pwd‘/log:/log -v ‘pwd‘/license:/license opsh2oai/h2oai-runtime 다시 얻을 : 알 수없는

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docker-compose.yml에서 nvidia runtime을 어떻게 지정합니까?

나는 다음과 같은 명령을 내가 고정 표시기-작성에서이 컨테이너를 실행할 수 있도록하고 싶습니다 $ sudo docker run --runtime=nvidia --rm gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu /w 명령 행에서 GPU에/액세스 승 tensorflow 컨테이너를 실행할 수입니다. 플래그를 docker-compose

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GLXGears가 Docker 내부에서 작동하지 않습니다.

Docker 컨테이너 내부에서 실행중인 nvidia 하드웨어 가속을 얻으려고합니다. 지금까지 나는 성공하지 못한다. glxgears을 실행할 때 다음 오류가 발생합니다. [email protected]:/# glxgears libGL error: No matching fbConfigs or visuals found libGL error: failed t

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Nvidia-docker - 빌드 프로세스에서 libnvcuvid.so를 찾을 수 없습니다.

QT 애플리케이션을 빌드하는 Dockerfile을 작성했으며 빌드에 몇 가지 문제가 있습니다. ninja: error: '/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvcuvid.so', needed by 'bin/x64/release/*****/librtmpPlugin.so', missing and no known rule to make it

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docker swarm에서 nvidia-docker를 사용하여 서비스를 만드는 방법

nvidia-docker를 사용하여 docker 작업의 swarm 모드에서 서비스를 만드는 방법은 무엇입니까? 분산 된 학습을하기 위해이 떼 네트워크에서 텐서 흐름 모델을 훈련하려고합니다. 한 가지 방법은 다른 컨테이너에있는 다른 컨테이너의 네트워크를 실행하고 각 컴퓨터에서 GPT를 사용하여 distributed training을 수행하는 것일 수 있음을

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데몬의 오류 응답 : https://nvcr.io/v2/ : 무단으로 : 인증 필요

나는 NVIDIA GPU CLOUD 딥 학습 플랫폼을 사용하기 시작합니다. docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:17.10 및 메시지 수 : Error response from daemon: Get https://nvcr.io/v2/: unauthorized: authentication required 내 잘못은 무엇인가를

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docker-compose의 nvidia-docker 사용

docker-compose로 2 개의 docker 이미지를 실행하고 싶습니다. 하나의 이미지는 nvidia-docker 및 docker로 실행해야합니다. 어떤 아이디어가 좋은 것 (심지어 하나의 이미지를 실행하지 않음)이 게시물 use nvidia-docker-compose launch a container, but exited soon 을 본 적이 있지만

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nvidia-smi 실행 파일을 찾을 수 없습니다.

이 정확한 문제에 대해 nvidia-docker repo에 3 가지 다른 문제가 있었지만 실제로 무엇이 잘못되었는지 알 수 없었습니다. 나는 두터운 도커 사용자이지만 이러한 문제에 사용 된 용어와 솔루션에 대해 많이 이해하지 못합니다. sudo로 nvidia-smi을 실행할 때 모든 것이 훌륭하게 작동하고 표준 출력을 얻습니다. 내 엔비디아 고정 표시기 -