docker标签_九章云极普惠算力

docker

快速学习docker的使用和打包深度学习项目

快速学习docker的相关指令，如镜像的创建、容器的使用、导出镜像、加载镜像

 weixin_45550170
2022-11-30 10:20:43

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 4

#docker #学习 #深度学习
本地语音识别-Docker部署FunASR

docker安装funASR

阿园的小跟班
2024-10-25 11:35:52

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 32

#语音识别 #docker #人工智能
超轻量级TTS新秀：Kokoro多语言语音合成实战指南

摘要：本文介绍了轻量级语音合成系统Kokoro-TTS的部署与应用方案。该系统基于StyleTTS2和ISTFTNet混合架构，仅8200万参数，支持多语言和多种语音风格。文章详细展示了在CentOS7.9下通过Docker部署Kokoro服务的过程，并提供了C#实现音频播放的跨平台解决方案（Windows使用NAudio，Linux使用ALSA）。针对流式WAV文件头缺失、音量控制异常等技术难点

 willhuo
2026-03-01 19:22:09

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 30

#语音识别 #人工智能 #c# +1
Docker基于Ollama本地部署大语言模型

如何使用 Ollama 和 Docker 在本地部署大型语言模型（LLM），涵盖从镜像拉取、容器运行到模型加载和 API 调用的完整流程。通过 Ollama，轻松本地部署大语言模型。

大头不用打伞
2025-02-22 00:28:11

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 20

#docker #语言模型 #python
在Ubuntu系统下使用Docker部署ollama并使用英伟达gpu加速

本文介绍了英伟达Nvidia容器工具包的安装步骤：首先通过curl命令下载并添加GPG密钥和软件源列表，然后更新apt软件包索引并安装指定版本的nvidia-container-toolkit及相关组件。安装完成后需要重启Docker服务（sudo systemctl restart docker）。最后展示了如何运行支持GPU的Docker容器，示例中使用ollama镜像，配置了GPU支持、数据

 kentturing
2025-07-09 17:26:56

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 2

#docker #容器 #运维
docker调用gpu报错:failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed，以及如何开启gpu持久

关于docker创建gpu容器时的报错：docker: Error response from daemon: failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: error during container init: error

Rui@
2022-06-22 10:31:15

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 23

#docker #容器 #linux
[Docker] 错误之Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]

这是由于没有配置好docker运行环境导致的，执行安装容器运行环境（Ubuntu为例）Nvidia Docker安装后，使用镜像创建容器时出错，命令如下。安装后重新启动docker。

wzy-666
2023-05-17 11:33:56

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 2

#docker #linux #容器
docker创建容器报错Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]]

docker容器创建是GPU报错Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]]

牵制有心碎
2024-09-03 23:00:18

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 14

#docker #容器 #运维
ollama+LLM llama3.1 部署教程（cpu版）

使用GPU需要安装 NVIDIA Container Toolkit⁠： https://hub.docker.com/r/ollama/ollama。有些大佬已经把几乎所有主流开源模型的gguf量化模型都整理好了，比如https://hf-mirror.com/bartowski。如果想使用Qwen2.5-7B模型，可以在这个模型页选择适合自己算力需求的模型下载。ollama create#从模

 gallonyin
2024-09-20 10:22:21

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 2

#linux #docker
【备忘】Ubuntu18 安装nvidia-docker,docker-compose,docker-machine,nvidia-docker

参考自网络，归为翻译文章目录1.准备1.1 Linux内核版本3.10以上1.2 NVIDIA GPU 算力2.1以上1.3 NVIDIA 驱动版本361.93及以上2. 移除nvidia-docker 1.03. 安装2.0版本3.1 安装存储库3.2 安装docker-ce3.2 安装4 测试参考1.准备1.1 Linux内核版本3.10以上uname -r1.2 NVIDIA ...

lazerliu
2019-10-10 22:24:28

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#docker
容器技术和Docker介绍

1月20日，业内专家在信服云《云集技术学社》系列直播课上进行了《容器技术和Docker介绍》的分享，详细介绍了容器技术的发展、以Docker为代表的容器技术生态以及容器技术的应用场景。以下是他分享内容摘要。看点一：容器和Docker发展历史容器技术发展是从上世纪70年代开始，在算力飞速发展的背景下，科学家围绕着如何提高资源利用率进行研究，因此产生了最早的资源隔离技术，如chroot。资源隔离技术持

 云集技术学社
2022-01-21 16:27:34

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#容器 #docker #devops
再续摄影灭霸传奇！vivo X200全面开售，全能旗舰不容错过！

vivo X200系列将继续强化vivo X100 Ultra的蔡司2亿APO超级长焦能力，升级“远摄人像”并加入全新的135mm焦段，解决了从“拍得远、拍得清”到“拍得美”的最后一跃，并将成为“新一代演唱会神器”。芯片是驱动AI的灵魂，vivo X200系列更强大算力芯片，搭配全新发布的OriginOS 5，在端侧AI、移动游戏及专业影像等方面，实现大量的AI助手功能，更加高效、便捷的日常AI任

 萨克斯时尚
2024-10-22 21:34:35

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 3

#docker
产品更新 | 云原生综合运维平台SchedulX V 0.2.0 已发布，支持部署服务至云服务器

通过云原生综合运维平台 SchedulX V0.2.0版本，运维人员可以轻松完成云服务器代码包的部署。同时，在算力调度引擎BridgX 1分钟1000台云主机弹性能力的加持下，运维人员还能应对服务集群节点扩容、代码发布等需求。云原生综合运维平台 SchedulX 后续版本还将支持Docker镜像部署以及公有云K8s集群部署等场景，敬请期待。

星汉未来Galaxy_Future
2022-02-25 14:08:44

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#运维 #云原生 #服务器 +2
阿里云容器化GPU共享服务已开放！性能无损失，对你的环境无侵入，真正实现AI降本增效...

杨净发自凹非寺量子位报道 | 公众号 QbitAI随着GPU算力越来越强，其成本也越来越高昂。但有时，执行一个深度学习任务，并不需要占用一整张GPU。就相当于，你不仅多花了钱，还...

QbitAl
2020-09-10 11:32:01

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#kubernetes #docker #css +1
技术视角 MassGrid的远大构想将如何实现？

MassGrid致力于打造一个好用的分布式并行通用计算平台！通过MassGrid聚集散布在世界各地的闲置算力，建设起可动态升级的GPU通用算力集群，供给所有需要这些算力的个人或企业机构使用。那MassGrid将如何实现这个远大构想呢？MassGrid第一阶段目标MassGrid首先实现一个区块链p2p网络，基于1.0版本的跳变哈希算法，强制所有接入网络的节点使用GPU或CPU作为计算设备...

Cat说区块链
2019-04-26 14:23:56

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#区块链 #GPU #docker
Deployment，service，job，imagepulljob是单独的pod么，是存在哪个node上么

存储层面：所有 K8s 资源（Deployment/Service/Job/ImagePullJob/Pod）的配置元数据都存在 etcd 中（集群唯一数据库）；运行层面：只有 Pod 会占用 Node 的 CPU/内存/磁盘资源，其他资源都是“配置规则”，不占用算力；控制层面：控制器类资源（Deployment/Job）的逻辑由 Master 节点的执行，ImagePullJob 由 Kruis

weixin_39304656
2025-12-25 14:55:24

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 28

#kubernetes #docker #容器
docker: Error response from daemon: could not select device driver “” with capabilities: [[gpu]].

Docker GPU支持报错解决方案错误提示could not select device driver with [[gpu]]是由于缺少NVIDIA Container Toolkit。在线安装：添加NVIDIA仓库密钥安装nvidia-container-toolkit 配置Docker并重启服务离线安装：在有网环境下载deb包（包括libnvidia-container和nvi

王喜龙
2025-11-07 10:41:18

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 2

#人工智能 #docker #linux +1
docker: Error response from daemon: could not select device driver ““ with capabilities: [[gpu]].

这个错误表明Docker无法识别或加载支持GPU所需的设备驱动程序。以加载内核模块（常见于Ubuntu）。），手动安装后重启服务。

xiezhipu
2025-06-26 23:31:44

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 3

#docker #容器 #运维
语音识别模型服务器docker部署，封装API接口

模型选择去modelscope下载：Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large-长音频版 · 模型库下载模型就不需要我展示了，各位大佬都会。api接口应用程序代码app.py：语音识别接口的dockerfile代码：环境依赖，requirements.txt：构建docker镜像命令：docker build -t stt-api .（必须在代码文件目录下使用终端执行）创建

 big__bob
2025-11-06 11:50:29

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 10

#语音识别 #服务器 #docker +1
Rocky linux 8 docker安装及基本使用【精华极简】

dockers前置资料(可选看)视频查看docker详细讲解中文文档1：官方详细版中文文档2：精简版资源网站：镜像资源官方网站资源网站：镜像资源官方网站CentOS 8 安装docker（Rocky linux 8 由 centos 8 演变而来）step 1: 安装必要的一些系统工具sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-da

你是刘禹锡
2021-11-18 21:16:46

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 5

#数据库 #sql #服务器 +1
2021-05-27

k8s:根据CPU利用率实现pod的弹性伸缩一、概念1. 弹性伸缩的作用：让集群的配置可以根据计算需求，自动增加或者自动减少。在服务器访问量突然增多，算力吃紧的情况下增加节点配置数量，直到访问量下降，计算后减少节点数，保证业务平稳健康运行。2. k8s中如何实现弹性伸缩：弹性伸缩主要针对资源不足情况，k8s平台中资源主要为node和pod两个维度。pod是如何实现弹性伸缩的？通过 HPAHoriz

IT进阶的小朱朱
2021-05-27 17:14:24

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#kubernetes #docker
全面解析LLM技术：一张图带你跨越从基础设施到AI的鸿沟

LLM 技术图谱（LLM Tech Map）是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现，此图谱主要特点是“”，不求从 LLM 产业角度汇聚信息，而是希望让从事相关工作或是想了解 LLM 的技术人有一个快速感知。LLM 技术图谱（LLM Tech Map）从基础设施、大模型、Agent、AI 编程、工具和平台，以及算力几个方面，为开发者整理了当前 LLM 中最为热门和硬核的技术领域以及相关的软件

 程序员羊羊
2024-09-25 10:21:33

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 12

#学习 #docker #容器 +2
用尽每一寸GPU，阿里云cGPU容器技术白皮书重磅发布

title: 用尽每一寸GPU，阿里云cGPU容器技术白皮书重磅发布tags: 流弊技能keywords: NVIDIA vGPU，NVIDIA MPS，cGPU，阿里云存储, 阿里云description: 用尽每一寸GPU，阿里云cGPU容器技术白皮书重磅发布原文出自我的博客：胡汉三的博客背景云原生已经成为业内云服务的一个趋势。在云原生上支持异构计算，这个功能在标准的Docker上已经可以很好

 huhansome
2020-09-27 09:51:25

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#mysql #数据库 #docker +2
第二届阿里云 ECS CloudBuild 开发者大赛火热来袭！ 51万奖金池，等你来挑战

云上开发高效智能【第二届阿里云 ECS CloudBuild 开发者大赛】火热来袭！51万奖金池，等你来挑战！赛事由阿里云与英特尔主办，秉持“云上开发，高效智能”的理念，为参赛者提供基于英特尔Ice Lake CPU的顶级算力、基于SGX 2.0的领先加密计算能力、神龙架构eRDMA的大规模加速能力、无影架构强大算力，以及一系列云上CloudOps自动化运维套件。......

SuperDonss
2022-06-27 17:28:24

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#大数据 #阿里云 #云计算 +2
知识分享系列五：大模型与AIGC

大语言模型首先需要通过大量文本进行无监督学习，借助海量文本数据，模型能更多了解单词与上下文之间的关系，从而更好地理解文本的含义，并生成更准确的预测。大语言模型的“大”，不止是指训练数据量的巨大，也是指参数（模型内部变量，可以理解为是模型在训练过程中学到的知识，参数决定了模型如何对输入数据做出反应，从而决定模型的行为）的巨大。在过去的语言模型研究中发现，用更多的数据和算力来训练具有更多参数的模型，很

 福福很能吃
2024-05-29 10:45:30

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 31

#AIGC #人工智能 #深度学习 +3
饿了么容器平台的演进，看这篇文章就够了!

“ 众所周知，微服务和容器本身结合较为密切，随着云服务的普及，它们从企业机房内部的服务器上逐渐延伸到了各种云服务的场景中。因此面对常见的混合云服务，我们该如何用基于容器的模式来进行管理呢？2018 年 5 月 18-19 日，由 51CTO 主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开。在“微服务架构设计”分论坛上，来自饿了么计算力交付部门的资深工程师李健带来了主题为《饿了么基于容器的混合云实践》的精彩

 架构师小秘圈
2022-10-27 11:30:47

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#运维 #docker #大数据 +2
Docker 系列之 DockerDesktop 初步安装

一直想写个关于Docker相关的文，这次写的比较完善了，如果缕不顺，那就按照官方的来。Docker的潜力，不仅仅在于开发侧，我个人认为在应用侧也有它的潜力，毕竟，现在Win10++系统也不少，那么，每个系统如果都有docker，那完全可以玩着游戏，玩docker，甚至可以windows端docker 分布式和集群的支持。让一个算力复杂的任务，分配给多个闲散客户端主机，成为可能。

蓝创精英团队
2022-09-19 08:30:00

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 1

#docker #linux #windows
传统程序员如何转型AI大模型程序员？

兄弟们！现在用Cursor写代码确实爽，但你知道这玩意其实是慢性毒药吗？当编程变得和用Word一样简单，老板还需要花钱雇你写CRUD吗？未来5年真正值钱的程序员，都是懂大模型原理的程序员！随着模型架构的改进、硬件的国产化替代、算力资源的共享等方式，未来几年大模型训练的成本会急剧下降。当大模型的训练成本降低到一定程度的时候，中小企业也就能参与大模型的游戏了，到时候市场对懂AI大模型原理的程序员的需求

 黑客Zion
2025-05-12 18:11:20

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 8

#人工智能 #docker #容器 +2
docker+pycharm深度学习开发

主要步骤：1、安装docker 自行百度2、docker 拉取镜像3、docker运行镜像docker run --runtime=nvidia -itd -p 5127:22 -p 5128:6006 -p 5129:8097 deepall:v2 /bin/bash-p 表示各个端口的映射， deepall:v2 为IMAGE4、docker ps -a //...

攻城师_翔
2019-10-05 09:37:15

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#docker
利用 Docker 彻底释放 GPU 潜力：深度学习加速指南

你将学习如何正确配置 NVIDIA 驱动程序、安装和配置 NVIDIA Docker 工具，以及运行支持 GPU 的 Docker 容器。无论你是数据科学家、AI 研究员，还是深度学习爱好者，这篇文章将为你提供一套全面的实践步骤，帮助你高效地使用 GPU 加速你的深度学习模型训练和推理过程。确认主机系统上安装了正确的 NVIDIA 驱动程序，并且可以正常检测到 GPU。现在，你应该能够运行带 GP

qq_32896509
2024-07-12 15:20:59

 668

 3

#docker #深度学习 #容器