在AI应用容器化时,会碰到cuda failure 35错误,查了下是跟CUDA驱动版本有关。但有时同一个镜像在不同环境运行仍会有问题,查了下宿主机的显卡驱动版本,也没发现什么问题。为了彻底解决这类问题,了解了CUDA API的体系结构,并对NVIDIA Docker实现CUDA容器化原理进行了分析。
描述:默认情况下Docker的存放位置为 /var/lib/docker , 具体的位置可以通过sudo docker info | grep "Docker Root Dir"查看。
近期,弹性云线上集群发生了几起特殊的容器漂移失败事件,其特殊之处在于容器处于 Pod Terminating 状态,而宿主则处于 Ready 状态。
.Docker日志设置定期清理 1) 设置容器为3个日志文件容,分别是id+.json、id+1.json、id+2.json,但是此时只对新建的容器有效;
宋传义最近几周在尝试docker in docker,报告过几个问题,我在这里简要记录一下。因为在此docker in docker研究过程中我只是顾问的身份,并非主研人员,所以记述内容难免有缺乏背景介绍、阶段靠后等问题。宋传义报告的大量现象都是“最后一句错误信息”,但我的工作方式是从“第一条错误信息开始看”。
| 作者简介 | Docker容器生成僵尸进程 现象 公司开发服务器上使用Docker跑了几个容器,这些容器都是长时间运行的。偶然发现服务器上有大量僵尸进程,大约有两三千个。简单跟踪了下,发现这些僵尸进程均是在容器的进程命名空间的。 1 2ps aux | grep 'Z' | grep -v grep ll /proc/${any_zombie_pid} 在容器里运行的程序是很正常的web server,怎么会这样呢? Docker 和子进程“僵尸化”问题 初始进程的责任:“收割”“僵尸进程” Un
本文介绍了如何在深度学习中利用Docker和NVIDIA GPU进行高效的GPU加速计算,同时探讨了如何安装和配置Docker和NVIDIA GPU驱动,以及如何使用Docker和TensorFlow进行GPU加速的深度学习模型训练。
深度学习环境部署的方法有很多种,其中Docker化深度学习环境和项目是一个很不错的选择。这里写过一些深度学习主机安装和部署的文章,这篇文章记录一下相关的通过Docker来部署和测试深度学习项目的一些经验(Ubuntu16.04)。
之前在window下安装过 Ollama和OpenWebUI搭建本地的人工智能web项目(可以看我之前写的文章),无奈电脑硬件配置太低,用qwen32b就很卡,卡出PPT了,于是又找了一台机器安装linux系统,在linux系统下测试一下速度能否可以快一些。
K8S报错异常锦集(持续更新)
确实是controller-manager问题 查看状态是否有报错信息,根据实际情况,我的直接重启一下就好了
概要 本文将从docker(1.12.6)源码的角度分析docker daemon怎么将容器的日志收集出来并通过配置的log-driver发送出去,并结合示例介绍了好雨云帮中实现的一个zmq-loger。阅读本文,你也可以实现适合自己业务场景的log-driver。 阅读准备 本文适合能够阅读和编写golang代码的同学。 (1)首先你需要认知以下几个关键词: stdout: 标准输出,进程写数据的流。 stderr: 错误输出,进程写错误数据的流。 子进程: 由一个进程(父进程)创建的进程,集成父
[系列文章篇] 篇章一:Docker selenium 自动化 - windows 版 docker 的安装与运行环境检测 [问题处理篇] 篇章一:Docker selenium 自动化 - 修改 /dev/shm 路径大小实例演示,“session deleted because of page crash” 问题解决
因为这里面docker跟我们平常用的docker有点不同,需要好好过一遍(本人的三台服务器的IP跟上图不同,现在最新版本的docker为18.09.2)
日志对于我们管理Kubernetes集群及其上的应用具有非常重要的作用,特别是在出现故障或者Bug的时候。如果你能回答下面几个问题,那么可以不用再看本文了,如果不能回答,本文可能正好适合你。
根据文档Docker on Zynq Ultrascale+ (Xilinx Yocto Flow),在PetaLinux工程的文件project-spec/meta-user/recipes-kernel/linux/linux-xlnx/user.cfg里添加下列配置项。
SQL Server 真是越来越有看头。当我们还在为 Linux 上运行 SQL Server 而兴奋的时候,SQL Server 已经开启了 容器化之路,至此才能看清微软的胸怀,开始拥抱更大的世界。当我越来越深入去阅读有关 Docker 容器的文档,已然发现曾经部署上千台 Linux MySQL 的场景,如今在 Docker 的帮助下,SQL Server 也是手到擒来。如果 SQL Server 再匹配一个分布式计算引擎,那也是分分钟即可打造一个计算怪兽,和小象 Hadoop 分庭抗礼。届时玩 SQL 的朋友们不用分心去折腾 Hadoop/Spark, 仅用 T-SQL 依然可以笑傲江湖。因为人工智能,机器学习算法本就是数据集合操作,天生和 SQL 结合紧密。不信看我的这篇:
上一篇分析了Docker Client的源码运行逻辑,本篇接着分析Docker Daemon的运行逻辑。Docker Daemon的运行逻辑很复杂,大家看着来要有耐心了。 Docker Daemon的执行 Docker Daemon的入口在cmd/dockerd/docker.go,先看main函数。 func main() { if reexec.Init() { return } // Set terminal emulation based on platform as required.
基于docker v1.12的源代码,对docker engine v1.11中重构后的源码结构进行分析,涵盖dockerd, containerd, containerd-shim, runC。 ##docker1.11新特性 docker在v1.11版本进行了重大的重构,对docker engine和container进行了解耦,docker engine运行在containerd上,containerd运行在runC上,通过containerd-shim中间层进行了解耦。之前的docker engin
但对于pulsar在我们的业务定位来说,我只是想寻找/提供一种TB级消息存储规模下定位问题/简单使用的手段,不需要像图中这样兴师动众。
在启动 minikube 的时候使用的代理环境变量创建的 minikube 虚拟机,但是在下载或者查询镜像的时候会出错,比如下面两个命令都会报相似错误 "Couldn't connect: SOCKS protocol error"
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容器日志 输出形式: 目前容器日志有两种输出形式: stdout,stderr 标准输出 这种形式的日志输出我们可以直接使用docker logs查看日志, k8s 集群中同样集群可以使用kubectl logs类似的形式查看日志。 日志文件记录 这种日志输出我们无法从以上方法查看日志内容,只能tail日志文件查看。 收集方式: 不论你的业务容器日志如何输出,都是可以使用统一的日志收集器收集。常见的日志收集方式: k8s 集群 集群启动时会在每个机器启动一个Fluentd agent收集日志然后发送给 El
2019年7月的docker 19.03已经正式发布了,这次发布对我来说有两大亮点。 1,就是docker不需要root权限来启动喝运行了 2,就是支持GPU的增强功能,我们在docker里面想读取nvidia显卡再也不需要额外的安装nvidia-docker了
在之前的docker 挂载中主要说明了创建数据卷并挂载的方式。现在我们做一种创建普通目录并进行挂载的方式。 基于mysql镜像的拉取并进行配置。
Error response from daemon: error creating overlay mount to /var/lib/docker/overlay2/007018df729636dd7c3d22ea683d13b6f5f0657b7c2c9e0014c671id argument. centos7 内核版本 3.10.0-229.el7.x86_64
[问题起因] 今天通过监控系统,发现公司其中一台服务器的磁盘快慢,随即上去看了下,发现 /var/lib/docker 这个目录特别大。由上述原因,我们都知道,在 /var/lib/docker 中存储的都是相关于容器的存储,所以也不能随便的将其删除掉。
来源:https://www.escapelife.site/posts/43a2bb9b.html
今天在测试一个功能,需要频繁的替换一个 docker 容器内的一个文件,因为还处在测试阶段,所以我就没有频繁的构建 docker 镜像了;在前几次执行docker cp命令的时候都能正常的操作。突然再次执行 docker cp命令时提示如下报错:
今天因为MySQL修改了配置文件,需要重启MySQL容器使之生效,然后执行了docker restart mysqlN,结果重启失败!报了以下错误:
描述:在学习任何一门新技术总是免不了坑坑拌拌,当您学会了记录坑后然后将其记录当下次遇到,相同问题的时候可以第一时间进行处理;
默认情况系统会将 Docker 容器存放在 /var/lib/docker 目录下
想在容器中测试一下docker的简易离线配置步骤,结果遇见几个莫名其妙的错误,记录下排错过程供后续参考。
前言:在docker1.12中默认增加了swarm mode 编排功能,并且官方支持更多的插件来进行docker的网路和外接存储插件,不过目前测试swarm mode的功能并不是特别理想,还存在一些问题,以后文章可能会讲到,当然毕竟swarm是在docker1.12中新加进来的,想必以后会做的更好,赶超mesos+marathon和kubernetes还是很有希望的。 1.Docker存储驱动详解: http://blog.csdn.net/zhangyifei216/article/details/506
《Kubelet从入门到放弃系列》将对Kubelet组件由Linux基础知识到源码进行深入梳理。上一篇zouyee带各位看了Kubelet从入门到放弃:拓扑管理,其中提及设备插件,在本文<Kubelet从入门到放弃系列:与GPU齐飞>,今天zouyee跟段全峰童鞋为各位介绍Kubernetes如何利用Nvidia系列GPU,后续介绍Device Plugin的相关概念以及Kubelet组件源码逻辑。
随着Docker容器广泛应用,,大规模运行的容器集群来说,日志不能集中管理是一件很痛苦的事情。不能合理的收集,管理检索应用日志,在应用发生了故障的时候将无法很好的追溯问题发生的原因。本文主要介绍Docker配置Fluentd进行日志管理
在网上搜索一番后,一个可行的方案如下(改变storage driver类型, 禁用selinux):
错误日志 [root@VM-0-7-centos conf]# docker restart mysql5.7 Error response from daemon: Cannot restart container mysql5.7: driver failed programming external connectivity on endpoint mysql5.7 (dfd25296808b083e2b352e77d9b818172101a2e52df5961973d0c6800df43ad7):
1. 我的情况:个人站点访问不了,重启了阿里云ECS服务器后,发现服务器 80端口不通,于是重启了 nginx 。
针对的系统是以一个本地的测试系统为例。其中机器信息如下,172.16.1.13作为docker swarm的管理机。
了解Docker基本原理和要掌握的内容之后,我们就正式开始Docker的学习了。本篇内容主要介绍Docker的镜像和容器。
Docker-client for python使用指南: 客户端初始化的三种方法 import docker docker.api() docker.APIClient() docker.client() docker.DockerClient() 其实也是docker.client()的一个子集 docker.from_env() 其实就是docker.client()的一个子集 一、初始化客户端 1.Docker客户端的初始化工作 >>> import docker >>> client = dock
使用Docker已有一段时间了,今天正好有空梳理下自己平时操作Docker时的一些命令和注意细节: Docker 命令帮助 $ sudo docker Commands: attach Attach to a running container --将终端依附到容器上 1> 运行一个交互型容器 [root@localhost ~]# docker run -i -t centos /bin/bash
这段时间,不论是 NLP 模型,还是 CV 模型,都得到了极大的发展。有不少模型甚至可以愉快的在本地运行,并且有着不错的效果。所以,经常有小伙伴对于硬件选择,基础环境准备有这样、那样的问题。
作为优秀的社会主义接班人,我们当然选择短痛了!依据官方提示 MountFlags=slave 与 live-restore=true 不能协同工作,那么我们只需关闭二者之一就能解决问题。
我们在Fedora系统上将containerd.io从1.4.13版本升级到了1.5.10之后,发现多个项目中所有MySQL 容器实例消耗内存暴涨超过20GB,而在此之前它们仅消耗不到300MB。同事直接上了重启大招,但重启后问题依旧存在。最后选择回滚到1.4.13版本,该现象也随之消失。
Docker是一个开放源代码的容器化平台,可让您快速构建,测试和部署应用程序,而且是可以在任何地方运行的便携式容器。
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