最佳-解决pytorch docker shm share memory 不足问题

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本文介绍如何通过Docker Hub进行镜像的管理和部署，包括登录Docker Hub、将本地Docker打包为镜像并运行新Docker等操作。

创建一个新的docker ，但如果想使用原docker环境，则先将docker 上传到docker hub 作为image

docker run -it --shm-size=256m dockername /bin/bash

# 登录docker hub
docker login

# 打包本地docker 为镜像name ,tag:v1
docker commit b508c427d8bb name:v1

#查看name:v1的镜像存在于本地
docker images

#创建新docker
docker run -it --shm-size=256m dockername /bin/bash

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【trition-server】pytorch 文档：使用 Triton 提供 Torch-TensorRT 模型

突围

07-05

573

Serving a Torch-TensorRT model with Triton

共享内存简介及docker容器的shm设置与修改

weixin_44966641的博客

04-02

4万+

共享内存简介及docker容器的shm设置与修改共享内存简介共享内存指 (shared memory)在多处理器的计算机系统中，可以被不同中央处理器（CPU）访问的大容量内存。由于多个CPU需要快速访问存储器，这样就要对存储器进行缓存（Cache）。任何一个缓存的数据被更新后，由于其他处理器也可能要存取，共享内存就需要立即更新，否则不同的处理器可能用到不同的数据。共享内存是 Unix下的多进程之间的通信方法 ,这种方法通常用于一个程序的多进程间通信，实际上多个程序间也可以通过共享内存来传递信息。实际上

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Docker容器中运行pytorch模型shared memory(shm)不足的解决方法

weixin_38267786的博客

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错误信息 ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memory (shm). Traceback (most recent call last): File "train_raf-db.py", line 214, in <module> run_training() File "train_raf-db.py", line 158

Docker：Pytorch报错insufficient shared memory (shm)

Felaim的博客

10-27

5910

Pytorch报错insufficient shared memory (shm) 一、出现错误背景 LZ自己在Docker中配了一套环境，里面也同时安装了Anaconda，然后包含各种例如pytoch，tf，onnx，caffe等不同框架，在容器中使用pytorch训练的时候会出现以下问题 ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memory (shm).

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该模块提供了一个SharedMemory类，用于分配和管理多核或对称多处理器（SMP）机器上进程间的共享内存。为了协助管理不同进程间的共享内存生命周期，multiprocessing.managers模块也提供了一个BaseManager的子类：SharedMemoryManager。本模块中，共享内存是指 "System V 类型" 的共享内存块（虽然实现方式可能不完全一致）而不是 “分布式共享内存”。这种类型的的共享内存允许不同进程读写一片公共（或者共享）的易失性存储区域。一般来说，进程...

系统优化：docker当中的/dev/shm共享内存问题

流楚丶格念的博客

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本次问题的核心在于长时间运行的容器中，RocketMQ 服务的共享内存没有得到合理的分配和监控。在高并发的生产环境下，默认的64MB共享内存配置很容易耗尽，导致服务性能下降甚至宕机。通过重新分配更大的共享内存并加强监控，我们可以确保 RocketMQ 在长时间运行时仍然保持高效稳定。

Docker中使用pytorch报错ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insuffi

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@[TOC](Docker中使用pytorch报错ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memory (shm).) 问题原因由于docker中shm内存不足，导致pytorch调用Dataloader时报错。 Please note that PyTorch uses shared memory to share data between process

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启动服务的时候，发现有时候服务之前可以相互连通，而有时启动的多个服务之前却出现了无法访问的情况。平台部署服务的时候，也有时会因为启动问题需要，使启动的服务不直接退出，来手动调试和排查问题原因。中，那么很显然，我们还必须找到一个地方储存文件的元信息，比如文件的创建者、文件的创建日期、文件的大小等等。但是奇怪的是，本地调试的时候发现服务都是可以正常运行的，文件加锁也是没问题的。而是，因为对于分区的。容器在导入或者启动的时候，如果提示磁盘空间不足的，那么多半是真的因为物理磁盘空间真的有问题导致的。...

Megatron-Deepspeed 预训练 GPT-小白踩坑与解决

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Megatron deepspeed 实现对 gpt 的预训练

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FOREVERHOPE_WBZ的专栏

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在docker中使用–shm-size命令挂载的分区是/dev/shm，可以在docker的命令行中使用df -h命令查看；swap（交换内存）是一个文件，是使用硬盘空间的一部分作为物理内存来扩展RAM空间的，虽然是物理硬盘的一部分，但是仍然属于RAM，并且属于易失性存储，重启机器会使数据丢失；docker run运行容器的时候，最好指定一下–shm-size，单位是字节，因为默认是docker容器中默认是64M，很多软件无法正常工作，可以设置为–shm-size=59g。稍微再等等刷新一下可能就好。

Docker --shm-size参数含义

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03-20

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是一个临时文件系统（tmpfs），用于存储共享内存。默认情况下，Docker 容器的共享内存大小是 64MB。如果你的应用程序需要更多的共享内存，比如某些数据库或需要大量内存的应用程序，你可以通过。将共享内存大小设置为 1GB。这样可以确保应用程序在容器中有足够的共享内存来正常运行。是一个用于 Docker 的参数，用来设置容器的共享内存大小。参数来增加共享内存的大小。在 Docker 中，

使用docker 训练DNN模型报错share memory不足

acrith

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wd18508423052的博客

04-30

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在docker容器内跑深度学习模型的shm错误报错：ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memory (shm). 原因：主要是shm size太小了解决办法：方法一：删除当前容器，从新创建一个新的容器，加上参数–shm-size 4G docker run -it --shm-size 4G 镜像名 /bin/bash 这种方法需要在创建的时候

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杨海吉

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dianyin7770的博客

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Docker默认文件空间64MB、如果puppeteer运行的时候超过这个内存就出现了、Page crash。可以使用docker run --shm-size=256m指定一个更大的内存即可。转载于:https://www.cnblogs.com/c-x-a/p/11351871.html...

docker命令_获取镜像，创建容器，启动容器，进入容器，退出容器，停止容器，删除容器，列出镜像，删除镜像

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1.数据准备

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顽石的专栏

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一、压测工具 stress 通过如下 Dockerfile 构建简单的测试镜像 ➜ cat Dockerfile FROM ubuntu:latest RUN apt-get update && \ apt-get install stress ➜ docker build -t ubuntu-stress:latest . 二、内存测试 R

docker 修改 shm-size

Avlon的博客

07-26

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pytorch 在docker中用到多线程dataloader时往往会因为dockers对share memory的限制报错网上大多数解决方案要么是重建一个container 要么是把dataloader的num_worker设为0 第一个对于配好的环境之后实在太麻烦第二种方案会导致训练速度明显变慢通过这篇文章中的方法，修改对应的shmsize参数即可解决 https://blog.youkuaiyun.com/shmily_lsl/article/details/81166951 ...