如何在docker中运行pytorch模型服务器？
在Docker中运行PyTorch模型服务器的步骤如下：
- 创建Docker镜像：首先，需要创建一个Docker镜像，该镜像包含了PyTorch和其他必要的依赖项。可以使用Dockerfile来定义镜像的构建过程。以下是一个示例的Dockerfile：
FROM pytorch/pytorch:latest
# 安装其他依赖项
RUN pip install flask gunicorn
# 将模型文件复制到镜像中
COPY model.pt /app/model.pt
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 设置启动命令
CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:5000", "app:app"]在上面的示例中，使用了PyTorch官方提供的Docker镜像作为基础镜像，并安装了Flask和Gunicorn作为Web服务器。模型文件（model.pt）被复制到镜像中，并设置了启动命令。
- 构建Docker镜像：使用以下命令在本地构建Docker镜像（假设Dockerfile位于当前目录）：
docker build -t pytorch-server .这将会根据Dockerfile构建一个名为"pytorch-server"的镜像。
- 运行Docker容器：使用以下命令在Docker中运行PyTorch模型服务器：
docker run -d -p 5000:5000 pytorch-server这将会在后台运行一个名为"pytorch-server"的容器，并将容器内部的5000端口映射到主机的5000端口。
- 测试模型服务器：现在，可以通过发送HTTP请求来测试运行在Docker容器中的PyTorch模型服务器。可以使用任何HTTP客户端工具（如curl或Postman）发送POST请求到
http://localhost:5000/predict，并在请求体中包含待预测的数据。服务器将返回预测结果。
这是一个基本的示例，可以根据实际需求进行进一步的定制和优化。在实际应用中，可能需要考虑安全性、性能优化、容错机制等方面的问题。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine）：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
- 腾讯云云原生应用引擎（Cloud Native Application Engine）：https://cloud.tencent.com/product/tcae
请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求和情况进行评估。
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1回答
我想在远程访问的GPU服务器上使用命令行界面来训练OpenNLP模型。我很熟悉在训练pytorch模型时使用GPU，但我意识到我不确定这将如何与openNLP一起工作，因为它是用java编写的。如果我在一台电脑上训练，openNLP会使用图形处理器吗？ 具体地说，我在想我们在训练pytorch模型时使用的这个熟悉的代码片段： if torch.cuda.is_available():
dev = "cuda:0" 有谁能解释一下java OpenNLP库是如何工作的吗？有没有与这行代码等效的代码？ 我还使用这个docker镜像在我的远程GPU服务器上运行命令行界面：
浏览 25提问于2020-06-16得票数 1
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我正在尝试创建一个docker镜像，使其作为服务器运行，为pytorch中的模型提供服务。
我在本地机器上将.pt模型文件转换为.MAR文件，并将.MAR文件复制到docker镜像中。我创建了一个dockerfile：
FROM ubuntu:18.04
ENV TZ=Asia/Shanghai
ENV DEBIAN_FRONTEND noninteractive
RUN apt-get update \
&& apt-get install --yes --no-install-recommends \
tzdata
RUN ln -snf /usr/sh
浏览 41提问于2021-03-10得票数 2
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最近，我开始使用docker图像。我想部署基于PyTorch的文本分类模型，这需要图形处理器来运行。当docker镜像被调用时，它无法在VM中检测到GPU。因此，我的代码会因为抛出no Cuda device found error而失败。
这是我的基础图像FROM gcr.io/deeplearning-platform-release/pytorch-gpu.1-0。我不知道在docker中安装Nvidia驱动程序需要遵循哪些步骤。请帮帮我。
浏览 12提问于2021-03-13得票数 0
我刚开始使用Docker，所以我正在寻找直接的帮助或相关指南的链接。我需要在学校的linux服务器上训练一些深度学习模型，但我不能手动安装pytorch和其他python包，因为我没有root访问权限(sudo)。另一名学生说，他使用docker，并在他的容器中准备好了一切。
我想知道如何将我的代码和相关的包包装到一个容器中，以便推送到linux服务器上，然后运行。
浏览 2提问于2018-06-08得票数 1
是否可以在Netezza服务器上通过R (RStudio)或Python运行机器学习？更具体地说，我可以使用Netezza服务器训练模型并进行预测吗？有没有人能够在Netezza服务器上安装TensorFlow、Keras或Pytorch来完成这些ML任务？ 无论这是否可行，我都很感谢大家的反馈。
浏览 13提问于2019-01-19得票数 0
1回答
我在生产环境中部署pytorch模型时遇到问题。作为演示，我构建了一个简单的模型和一个flask应用程序。我把所有东西都放在一个docker容器(pytorch+flask+uwsgi)和另一个用于nginx的容器中。一切都运行得很好，我的应用程序被渲染了，我可以在里面导航了。然而，我导航到启动模型预测的URL，服务器挂起了，似乎没有计算任何东西。
uWSGI的运行方式如下：
/opt/conda/bin/uwsgi --ini /usr/src/web/uwsgi.ini
使用uwsgi.ini
[uwsgi]
#application's base folder
chdir =
浏览 6提问于2019-05-12得票数 0
我正在部署一个需要CUDA 10的docker容器中的应用程序。这是运行应用程序使用的一些底层pytorch功能所必需的。
但是，主机服务器运行的是docker ce 17，Nvidia-docker v1.0和CUDA版本9，我将无法升级主机。
我的印象是，我被主机上可用的v1 nvidia docker运行时和CUDA版本所束缚。
有没有办法在容器上运行CUDA 10，这样我就可以利用这个工具包的功能了？
浏览 49提问于2019-07-13得票数 5
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我正在运行一个实验管道，用PyTorch和CUDA训练我的模型。我创建了如下环境：
env = Environment.from_conda_specification(model, join(model, 'conda_dependencies.yml'))
env.docker.enabled = True
env.environment_variables = {'MODEL_NAME': model, 'BRANCH': branch, 'COMMIT': commit}
env.docke
浏览 1提问于2021-08-06得票数 1
我正在尝试将BERT模型的训练过程容器化，并在SageMaker上运行它。我计划使用预先构建的SageMaker Pytorch GPU容器(https://aws.amazon.com/releasenotes/available-deep-learning-containers-images/)作为我的起点，但我在构建过程中遇到了拉取映像的问题。 我的Dockerfile看起来像这样： # SageMaker PyTorch image
FROM 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:1.5.0-gpu
浏览 21提问于2020-08-17得票数 0
我得用Docker捆绑我的系统。但是我的系统使用Java (JAR文件来运行)和PyTorch的python。我最初尝试使用openjdk:buster base映像，然后在其之上安装python3。所以JAR和PyTorch都能工作，但是PyTorch只支持CPU。但是现在我必须使用GPU加速我的PyTorch代码，为此我需要NVIDIA。在另一个码头，我发现nvidia/cuda:10.2-base-ubuntu18.04为我的PyTorch工作。但是这个码头工人不能运行JAR文件。
所以我被困在这两个组合中。我要么想
将NVIDIA-Cuda依赖项安装到openjdk码头基础映像安装op
浏览 2提问于2021-10-22得票数 1
我试着在amazon sagemaker studio上训练一个pytorch模型。 当我使用EC2进行训练时，它可以正常工作： estimator = PyTorch(entry_point='train_script.py',
role=role,
sagemaker_session = sess,
train_instance_count=1,
train_instance_type='ml.c5.xlarge',
浏览 37提问于2020-04-30得票数 4
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我想使用AllenNLP解释(代码+演示)与HuggingFace (electra base鉴别器)训练的PyTorch分类模型。然而，我并不清楚如何转换我的模型，并在本地allen-nlp演示服务器中使用它。
我应该如何继续？
提前感谢
浏览 3提问于2021-04-22得票数 0
我想在docker镜像上部署pytorch。有没有办法让我做到这一点？我在安装pytorch时遇到了很多问题，他们的官方安装链接似乎不起作用；pip/conda也不起作用。有没有人在安装pytorch时有其他的解决方案？
浏览 0提问于2018-03-19得票数 0
1回答
我有一个在NLP中的pytorch模型和一个在python中使用它的脚本。现在我想在C#中使用这个脚本。我试着从C#运行python脚本，它起作用了。我在C#中获得用户语句，将其传递给python，其输出在C#中使用。问题是，我想在循环中完成这项工作，直到用户选择退出，但每次转到python代码时，它都必须加载pytorch模型，这非常耗时。有没有办法加载一次模型，然后在循环中从用户那里获得输入，并对加载的模型进行推理？
浏览 490提问于2021-03-19得票数 1
1回答
我有一个火炬脚本模型(.pt)，我可以成功地加载火炬服务并在本地机器上服务。另一方面，当试图将它部署在正式的火炬服务码头时，它会抱怨模型，而不加载它。
我的本地环境库是：
火炬手版本: 0.5.2
火炬-模型-存档版本: 0.5.2
火炬版本: 1.10
java版本: 17
操作系统和版本: MacOS 11.4
在Docker使用pytorch/torchserve:latest-cpu的情况下，我希望所有版本都得到解决(我没有安装特定的版本)。
我想知道这是一些错误与最新的图像，或一些错误，从我的身边(以及如何修复)。我将提供更多关于环境和如何复制下面的细节。
浏览 13提问于2022-01-14得票数 0
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我正在尝试使用pytorch==1.11.0 Docker图像来获取。
我第一次运行docker run -i -t continuumio/miniconda3 /bin/bash。然后，在容器中运行：conda search -c conda-forge pytorch==1.11.0。以下是错误：
No match found for: pytorch==1.11.0. Search: *pytorch*==1.11.0
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channe
浏览 3提问于2022-08-28得票数 2
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2回答
我有两个服务器：
服务器A:安装Jenkins和Docker的服务器。
服务器B:安装了Docker的生产服务器。
我想在服务器A中构建一个Docker映像，然后在Server B中运行相应的容器。问题是：
在服务器A中运行服务器B中的容器的推荐方法是什么，一旦Jenkins完成了码头构建？我是否必须将映像推送到Docker以在服务器B中将其提取，还是可以以某种方式直接传输映像？
我真的不是在寻找特定的Jenkins插件或其他东西，而是从安全和体系结构的角度来看，实现这一点的最佳方法是什么？
我已经阅读了大量的帖子，并对此做出了回答，并逐渐意识到有很多方法可以做到这一点，但我仍
浏览 0提问于2018-03-25得票数 5
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当在AML和自定义docker图像上运行Pytorch训练时，纪元时间不断增加。当相同的代码在本地运行时，纪元时间是恒定的(这里的不同之处在于不涉及docker镜像，并且训练数据集存在于本地，因此不是AML挂载的blob存储，机器是不同的)
对于如何弄清楚发生了什么，有什么建议吗？例如，我如何记录有用的内存消耗？GPU、Pytorch、磁盘访问等
浏览 2提问于2020-05-14得票数 0
我从一个项目中创建了一个包，并希望在Docker容器中运行该包。该包是一个Flask应用程序，在本地安装该包后，我可以使用FLASK_APP=packagename和flask run运行该项目。当我在Docker容器中执行相同的操作时，我得到错误Error: Could not import "packagename.packagename".，这是我的Docker文件： FROM python:3.7
FROM pytorch/pytorch
MAINTAINER Nikolay Valkov nikolay1499@gmail.com
# set a directo
浏览 23提问于2020-09-02得票数 0
目标:使用这个对albert-base-v2模型执行量化。
内核：conda_pytorch_p36.
第1.2和2.2节中的输出显示：
将香草BERT从PyTorch转换为ONNX，保持相同大小的，417.6 MB。
量化模型的比香草BERT、PyTorch 173.0 MB和ONNX 104.8 MB小。
但是，当运行ALBert时
PyTorch和ONNX模型的尺寸是不同的。
量化模型尺寸比香草大。
我认为这是模型性能较差的原因，与香草ALBert相比，ALBert的两种量化ALBert方法的模型性能都较差。
PyTorch：
Size (MB): 44
浏览 35提问于2022-01-20得票数 0
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2回答
我需要避免从网络下载模型(由于对机器安装的限制)。
这是可行的，但它从因特网下载模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'deeplabv3_resnet101', pretrained=True)
我将.pth文件和hubconf.py文件放置在/tmp/文件夹中，并将代码更改为
model = torch.hub.load('/tmp/', 'deeplabv3_resnet101', pretrained=True, source='local')
浏览 89提问于2021-04-28得票数 7
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和标题一样，我的问题是如何使用PyTorch库将打包方法应用于LSTM？我已经在python上使用TensorFlow构建了一个。但是现在要隐含到使用C和C++的系统中，要求是我需要使用PyTorch？ 有什么建议不需要使用PyTorch，直接将基于tensorflow构建的模型应用到系统中的真实预测中？ 请帮帮我！
浏览 17提问于2020-01-02得票数 0
我有一个PyTorch模型的docker镜像，当在运行在debian/特斯拉P4图形处理器/谷歌深度学习镜像上的谷歌计算引擎虚拟机中运行时，它会返回这个错误： CUDA kernel failed : no kernel image is available for execution on the device 这发生在我的模型被调用的那一行。PyTorch模型包括自定义的c++扩展，我正在使用这个模型的https://github.com/daveredrum/Pointnet2.ScanNet 我的镜像在运行时安装这些 该映像在我的本地系统上运行良好。VM和我的系统都有以下版本： Cu
浏览 75提问于2020-03-24得票数 2
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似乎有几种方法可以在iOS上运行Pytorch模型。
caffe2PyTorch(.pt) PyTorch(.pt) -> onnx -> -> onnx -> Core-ML (.mlmodel)PyTorch(.pt) -> LibTorch (.pt)PyTorch Mobile?
上述方法的区别是什么？为什么人们使用caffe2或Core (.mlmodel)，它需要模型格式转换，而不是LibTorch？
浏览 3提问于2020-06-05得票数 4
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我构建了一个基于以下Dockerfile的Docker映像：
ARG PYTORCH="1.6.0"
ARG CUDA="10.1"
ARG CUDNN="7"
FROM pytorch/pytorch:${PYTORCH}-cuda${CUDA}-cudnn${CUDNN}-devel
ENV TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.0 6.1 7.0+PTX"
ENV TORCH_NVCC_FLAGS="-Xfatbin -compress-all"
ENV CMAKE_PREFIX_PATH=&#
浏览 5提问于2021-10-31得票数 1
回答已采纳
我试图在构建conda环境的服务器上构建一个Docker容器。除了启用了CUDA的PyTorch之外，所有其他要求都得到了满足(我可以让PyTorch在没有CUDA的情况下工作，但是，没有问题)。如何确保PyTorch使用的是数据自动化系统？
这是Dockerfile：
# Use nvidia/cuda image
FROM nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04
# set bash as current shell
RUN chsh -s /bin/bash
# install anaconda
RUN apt-get update
RUN
浏览 1提问于2020-12-29得票数 12
回答已采纳
我已经对我遇到的这个问题感到绝望了。 RuntimeError: inverse: LAPACK library not found in compilation 重现它的最简单方法是： import torch
A = torch.rand(5,5)
torch.inverse(A) 我在一个docker容器中运行它。dockerfile中编译pytorch的部分是： #PyTorch
RUN pip3 install astunparse numpy ninja pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing_extensions
浏览 254提问于2021-07-25得票数 1
当主机有几个内核时，我很难在docker中运行一个模型的推断。该模型通过PyTorch 1.0 ONNX出口商导出：
torch.onnx.export(pytorch_net, dummyseq, ONNX_MODEL_PATH)
使用单个核心启动模型服务器(封装在容器中)可以获得可接受的性能(cpuset将进程引脚到特定的cpus) docker run --rm -p 8081:8080 --cpus 0.5 --cpuset-cpus 0 my_container
来自ab -c 1 -n 1000 http://0.0.0.0:8081/predict\?itemids\=5,100
浏览 1提问于2019-03-13得票数 5
回答已采纳
我正在使用英特尔Pytorch扩展(参考https://github.com/amitrajitbose/cat-v-dog-classifier-pytorch)开发狗-猫分类器。我想减少我的模型的训练时间。如何在代码中启用混合精度？参考了这个github(https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch)来训练我的模型。
浏览 74提问于2021-10-01得票数 0
2回答
我想知道在浏览器中运行对象检测模型的选项是什么，直到现在我已经找到了下面的选项：
Streamlit:非常简单，但需要运行服务器资源，包括它自己的摄像机。此外，我认为不可能作为一个网站来实施。
布莱顿: JS是替代品吗？我找不到如何加载pytorch或库的方法。
Onnx:似乎是一个很好的选择，但是我不太明白如何在JS中运行模型，因为我一直只使用python和py火炬，学习路线图是什么？与组件的关系是什么？
NCNN:这是我知道的最少的方法，它似乎可以工作在任何设备，组件，窗口，android.但是，我不知道如何使用我的python-py手电筒模型到这个框架，因为我不知道路线图
浏览 14提问于2021-08-20得票数 6
我试图使用 CNN 使用FER2013数据集对PyTorch模型进行情感识别，我有以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "VGG.py", line 112, in <module>
transfer.keras_to_pytorch(keras_network, pytorch_network)
File "/home/eorg/NeuralNetworks/user/Project/model/nntransfer.py", line 121, in keras_to_pyto
浏览 1提问于2017-11-08得票数 9
正式的PyTorch 基于，它可以在Docker上运行，而不需要任何GPU。它也可以在上运行，我想是在启用CUDA支持下。在没有任何GPU的情况下，可以在x86 CPU上运行nvidia-docker本身吗？是否有一种方法来构建一个单独的Docker映像，当它可用时(例如，在nvidia-docker内部运行时)并使用CPU，从而利用CUDA的支持？当您在内部Docker中使用torch.cuda时会发生什么？Docker到底有什么区别，为什么不能将nvidia-docker合并到Docker中？
浏览 2提问于2018-08-26得票数 12
回答已采纳
我想弄清楚，PyTorch模型是在cpu上还是在cuda上，以便根据模型将其他变量初始化为Torch.Tensor或Torch.cuda.Tensor。 然而，查看dir()函数的输出，我只看到.cpu()，.cuda()，to()方法，它们将模型放在设备上，图形处理器或其他设备上，在到中指定。对于PyTorch张量，有is_cuda属性，但没有对整个模型的模拟。 有没有某种方法可以推断出模型的这一点，或者需要参考特定的权重？
浏览 6提问于2021-01-29得票数 1
我在docker容器中运行机器学习模型。该模型将经历训练、评估、测试和交互4个过程。我使用以下方法启动docker：
sudo docker run --runtime=nvidia --name tensorflow_bert_dst -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:1.13.2-gpu-py3-jupyter
训练的过程很长，所以我关闭了终端，让docker在服务器上运行。几个小时后，我想使用以下方法检查结果并与模型交互。
docker attach tensorflow_bert_dst
但是docker挂起了，没有显示任何结果，如何进入
浏览 22提问于2019-11-01得票数 1
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1回答
如何从图像创建停靠容器
、、、
我有以下图片：
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
nvcr.io/nvidia/pytorch 18.04-py3 c3555fec4fe6 3 years ago 5.9GB
The goal is to use Ubuntu 18.04 with CUDA 10.2.
现在我想用这个图像创建一个容器。以下是我尝试过的命令：
docker image tag nvcr.io/nvidia/pytorch:18.04-py3 pytorch
docker run pyt
浏览 0提问于2022-03-11得票数 0
2回答
怎样才能最好地使用int8数据类型来运行量化模型呢？我知道在pytorch中我可以将张量定义为，但是，当我真正想要使用int8时，我得到：
RuntimeError: _thnn_conv2d_forward is not implemented for type torch.CharTensor
因此，我很困惑，如何在pytorch中运行量化模型，例如，当计算块(如卷积)不支持数据类型时，如何使用int8？我使用的是pytorch版本的1.0.1.post2。
浏览 0提问于2019-03-21得票数 1
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1回答
我正在编写一个python脚本，它将所有深入学习模型从流行的框架(TensorFlow、Keras、PyTorch)转换为ONNX格式。目前，我已经将用于tensorflow，用于keras到ONNX的转换，以及这些工作。
现在PyTorch已经集成了ONNX支持，所以我可以直接从PyTorch中保存ONNX模型。但问题是，我需要输入张量形状的模型，以保存在ONNX格式。正如您可能已经猜到的，我正在编写这个脚本来转换未知的深度学习模型。
是PyTorch关于ONNX转换的教程。上面写着：
ONNX导出程序是一个基于跟踪的导出程序，这意味着它只运行一次模型，并导出在运行过程中实际运行的操作符。这
浏览 10提问于2020-07-28得票数 4
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我正在尝试测试这个名为BETO的模型(该模型是Bert的西班牙语实现)：
!pip install transformers
!wget https://users.dcc.uchile.cl/~jperez/beto/cased_2M/pytorch_weights.tar.gz
!wget https://users.dcc.uchile.cl/~jperez/beto/cased_2M/vocab.txt
!wget https://users.dcc.uchile.cl/~jperez/beto/cased_2M/config.json
!tar -xzvf pytorch_we
浏览 11提问于2020-11-07得票数 1
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我想在网页中嵌入一个简单的PyTorch模型。这是可以用brython实现的吗？如果没有，有没有其他可用的工具，允许在没有单独的服务器托管代码的情况下执行PyTorch脚本？
浏览 14提问于2021-07-20得票数 0
我正致力于将Docker集成到我们的TeamCity构建过程中，这样我就可以创建一个运行"docker“的任务，从而从我们的代码中创建一个映像。现在，我们所有的构建代理都运行在Windows 2008或Windows 2012上，两者都不能运行Docker。我们有可能获得一台Windows 2016构建机器的许可证，但我想知道是否有办法在这台机器上运行Docker引擎，同时从其他构建代理发出对接命令。
到目前为止，我一直在考虑这样的问题：
Docker :这是在遗留系统上运行Docker的一种方法，但它附带了运行Linux的本地VirtualBox VM，因此只能运行Linux容器
浏览 2提问于2018-07-19得票数 0
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我今天运行了这个Google，一切都很好，但是最终我开始在设置环境中得到这些错误。我找不到解决办法。任何帮助将不胜感激，如果我需要提供更多信息，请告诉我。
下面是到colab的链接：
Google Drive already mounted.
✅ Disco Diffusion root path will be "/content/gdrive/MyDrive/disco-diffusion-1"
Google Colab detected.
Pulling updates from GitHub...
M download_models.sh
M exampl
浏览 18提问于2022-05-10得票数 0
1回答
我正在尝试在我的docker镜像中安装一些库(特别是pytorch)。我有一个Dockerfile可以正确安装anaconda，但现在我想使用conda在镜像中安装其他一些东西。有没有办法做到这一点？我试过了
运行/opt/anaconda/bin/conda安装-y pytorch torchvision
anaconda安装在正确的位置。我这样做是对的吗？
浏览 0提问于2018-04-21得票数 1
我将Pytorch镜像用于GPU: gcr.io/deeplearning-platform-release/pytorch-gpu.1-2:latest.我使用K80和V100 GPU将其部署到GCE上。
import torch
torch.cuda.device_count()
#returns 0
已安装Cuda。当我ssh进入docker容器并在终端上运行以下命令时，我可以看到它。
cat /usr/local/cuda/version.txt
CUDA Version 10.0.130
仅供参考，来自终端的nvidia-smi命令不起作用。我做错了什么？或者是docker镜像有问题
浏览 9提问于2019-11-15得票数 2
我创建了一个基于自定义.mlmodel模型的PyTorch文件，首先将PyTorch模型转换为ONNX，然后使用onnx_coreml将其转换为CoreML。使用虚拟数据(每个值为1.0的3x224x224数组)，我已经验证了PyTorch模型、ONNX模型(使用Caffe后端运行)和CoreML模型(使用coremltools)都得到了相同的结果。
但是，当我将相同的模型导入Xcode并在电话上运行时，即使使用虚拟数据，模型输出也不匹配。
我使用的设备似乎没有什么不同(我已经在iPhones上试过了，从XS一直到SE)。所有程序都在运行iOS 12.2，并使用Xcode 10.2.1
下面是
浏览 1提问于2019-04-30得票数 2
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我有一个预先训练好的模型，现在正在尝试使用Sagemaker创建一个端点，我的文件夹结构类似于这个"model.tar.gz“： model
|- config.json
|- pytorch_model.bin
|- special_tokens_map.json
|- spiece.model
|- tokenizer_config.json
|- training_args.bin
code
|- inference.py
| - requirements.txt 运行以下脚本以创建终结点： pytorch_model = PyTorchModel(
m
浏览 40提问于2020-07-21得票数 0
1回答
我的问题是，运行docker生成的文件不在用户的许可范围内，而在根用户的权限内。这绝对不是我想要的特性。
因此，有两种可能的解决方案：(1)在生成文件后更改权限。比如，使用命令行chmod 777。但这是非常耗时和错误的修剪。(2)在码头运行过程中，直接更改码头运行许可，我不知道如何实现，但必须有办法解决。
哪种解决方案更好？为什么？
下面是一个例子。我创建了一个Dockerfile
FROM pytorch/pytorch:1.9.0-cuda11.1-cudnn8-devel
然后我用命令docker build -t test .构建它，然后用命令docker run -d -t tes
浏览 6提问于2022-02-08得票数 -1
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我正在尝试从外部运行一个正在运行的对接程序中运行python作业(来自承载码头运行的同一台本地机器)。
当我进入码头并运行代码时，它会像预期的那样创建日志：
进入码头的命令：
docker exec -it pytorch_container /bin/bash
我正在运行的随机Python代码(将日志写入同一个目录以查看它是否成功运行)：
#importing module
import logging
#Create and configure logger
logging.basicConfig(filename="newfile.log",
浏览 3提问于2021-03-11得票数 0
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关于CoreML模型的教程都是将TensorFlow模型或PyTorch模型转换为CoreML模型。如果预先训练好的模型文件是mlmodel类型，我不知道如何在python中使用它，也不知道如何将mlmodel转换为tf模型。 如何在Python语言中通过TensorFlow、Keras或PyTorch来读取和部署CoreML模型？
浏览 28提问于2020-09-06得票数 0
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我有一个容器，它继承了nvidia cuda 10.2 ubuntu 18.04：
FROM nvidia/cuda:10.2-base-ubuntu18.04
# Install some basic utilities
RUN apt-get update && apt-get install -y \
curl \
wget \
ca-certificates \
sudo \
git \
bzip2 \
libx11-6 \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# C
浏览 3提问于2020-05-27得票数 0
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对进行SageMaker推断？什么时候推荐每一种？
两者都是现代的产品级推理服务器。TorchServe是PyTorch模型的DLC默认推理服务器。Triton还支持在PyTorch上进行SageMaker推理。
有谁有一个很好的对比矩阵吗？
浏览 26提问于2022-09-23得票数 1
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