CodeWithGPU竟然可以免费领3060显卡

博主在科研之余发现了一个名为CodeWithGPU的网站,该网站不仅提供了丰富的镜像和模型资源供直接下载使用,还举办了一场奖励丰厚的比赛。作为算法复现社区,它旨在解决环境构建困难和复现精度指标等问题,被誉为深度学习界的GitHub。

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今天在经历了刻苦的科研之后,开始在网上冲浪嘿嘿,无意间进入了一个陌生的网站 CodeWithGPU.com,右边栏的活动顿时吸引了我的注意力。

还有这等好事,赶紧点进去看规则。好家伙第一名直接送B站定制款3060,二三名的奖品价格也不低,啧啧出手真是阔绰。兄弟们赶紧冲鸭~

回头看了下网站,已经有很多的镜像和模型了,可以直接下载使用,这不妥妥的减轻我科研的压力嘛嘿嘿。看他们宣传的也是算法复现社区,和 hugging face 还不太一样,定位是深度学习界的github。主要解决的是以往构建环境难、复现精度指标难的痛点。果然很适合我嘿嘿。

### 如何运行 AutoDL 的 Docker 镜像 要运行 AutoDL 提供的 Docker 镜像,可以按照以下方法操作: #### 安装 Docker 并验证环境 首先需要确保本地已经安装了 Docker。可以通过访问官方提供的安装脚本地址来完成安装过程[^1]。 如果尚未安装 Docker,则可以从指定链接下载并执行安装命令。 ```bash curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh sudo sh get-docker.sh ``` 完成后通过以下命令测试 Docker 是否正常工作: ```bash docker --version docker run hello-world ``` 上述 `hello-world` 测试会打印一条消息确认 Docker 已经成功配置[^2]。 --- #### 获取 AutoDL 镜像 AutoDL 公司提供了其镜像托管服务 codewithgpu.com,在此平台上可以选择合适的镜像版本进行拉取[^3]。 假设目标是 DB-GPT v0.5.10 版本,可以直接使用如下命令获取该镜像: ```bash docker pull codewithgpu/db-gpt:v0.5.10 ``` --- #### 启动容器 在获得所需镜像之后,可通过 `docker run` 命令启动容器。以下是基本示例命令结构: ```bash docker run -it --gpus all -p 7860:7860 codewithgpu/db-gpt:v0.5.10 ``` 解释各参数含义: - `-it`: 表明交互模式开启。 - `--gpus all`: 如果涉及 GPU 加速计算场景下分配全部显卡资源给容器使用。 - `-p 7860:7860`: 将主机端口映射到容器内部的服务监听端口中以便外部访问 WebUI 或 API 接口等功能模块。 更多高级选项可以根据实际需求调整,比如挂载数据卷路径或者设置环境变量等。 --- #### 自定义构建 (可选) 对于某些特定用途可能还需要进一步定制化处理流程。此时就需要创建专属的 **Dockerfile** 文件来自定义镜像内容。例如修改默认欢迎语句或其他行为逻辑部分。 编写简单的 Dockerfile 示例代码片段如下所示: ```dockerfile FROM codewithgpu/db-gpt:v0.5.10 # 添加额外依赖项或者其他初始化动作... RUN apt-get update && \ apt-get install -y vim nano git CMD ["python", "/app/main.py"] ``` 随后利用新编写的文件重新制作新的镜像实例: ```bash docker build -t my-custom-db-gpt . docker run -d --name=my-instance -p 7860:7860 my-custom-db-gpt ``` 这样就完成了基于原始基础之上扩展功能后的个性化部署方案设计思路分享啦! ---
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