python gpu docker 部署

实现Python GPU Docker部署的步骤

1. 确认环境

首先，你需要确认你的机器支持GPU，并且已经安装好了Docker。

2. 创建Dockerfile

创建一个Dockerfile，用来构建GPU支持的Python环境。在终端中输入以下代码：

# Use the official CUDA 10.0 image as a parent image
FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu18.04

# Set the working directory in the container
WORKDIR /app

# Copy the current directory contents into the container at /app
COPY . /app

# Install any needed packages specified in requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Make port 80 available to the world outside this container
EXPOSE 80

# Define environment variable
ENV NAME World

# Run app.py when the container launches
CMD ["python", "app.py"]

3. 构建Docker镜像

在终端中输入以下代码，构建Docker镜像：

docker build -t python-gpu .

4. 运行Docker容器

运行刚刚构建的Docker镜像，并将GPU资源映射到容器内：

docker run --gpus all -it python-gpu

5. 测试GPU支持

在容器内运行以下代码，测试是否成功使用了GPU：

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

6. 完成部署

恭喜你，现在你已经成功实现了Python GPU Docker部署！

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gantt
    title Python GPU Docker部署流程
    section 创建Dockerfile
    创建Dockerfile       :done, a1, 2022-01-01, 1d
    section 构建Docker镜像
    构建Docker镜像      :done, a2, after a1, 1d
    section 运行Docker容器
    运行Docker容器      :done, a3, after a2, 1d
    section 测试GPU支持
    测试GPU支持        :done, a4, after a3, 1d
    section 完成部署
    完成部署           :done, a5, after a4, 1d

journey
    title Python GPU Docker部署流程
    section 创建Dockerfile
    创建Dockerfile       : 已完成
    section 构建Docker镜像
    构建Docker镜像      : 已完成
    section 运行Docker容器
    运行Docker容器      : 已完成
    section 测试GPU支持
    测试GPU支持        : 已完成
    section 完成部署
    完成部署           : 已完成

通过以上步骤，你可以成功实现Python GPU Docker部署。希望这篇文章对你有所帮助，祝学习愉快！