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如果 NGC CLI 已正确安装，这个命令将会输出 NGC CLI 的版本信息。如果命令未找到，你可能需要检查 NGC CLI 的安装路径和环境变量配置。NGC CLI 需要进行配置，以便使用你的 NGC 账户。你可以使用以下命令来验证 NGC CLI 是否配置成功，并检查你是否可以正常访问 NGC 服务。如果这些命令成功运行并返回结果，说明 NGC CLI 已配置成功并可以正常使用。如果遇到问题，可以查看 NGC CLI 的日志文件进行诊断。确保你的环境变量中包含 NGC CLI 的安装路径。

通过以上步骤，你应该能够确认 NVIDIA Container Toolkit 是否已成功配置。如果在某一步遇到问题，仔细检查相关配置和日志，通常可以找到解决方法。镜像的测试容器，以确认 NVIDIA Container Toolkit 已正确配置。如果这个命令失败，说明你的 NVIDIA 驱动程序可能没有正确安装。如果遇到问题，可以查看 NVIDIA Container Toolkit 的日志进行诊断。首先，确保你的系统已经正确安装了 NVIDIA 驱动程序，并且可以识别你的 GPU。

这个提示信息表明，程序正在尝试读取用户主目录下的文件，但没有找到该文件，因此它将尝试使用一个备用机制来获取挂载点和 Docker 配置。要修复这个问题，你需要确保文件存在，并且包含正确的配置信息。

NVIDIA TAO 工具套件基于 TensorFlow 和 PyTorch 构建，是的低代码版本，通过抽象出 AI/深度学习框架的复杂性来加速模型训练过程。TAO 工具套件让您利用迁移学习的强大功能和自己的数据对预训练 NVIDIA 模型进行微调，并针对推理进行优化，无需具备 AI 专业知识或大型训练数据集。从零开始创建 AI/机器学习模型需要海量的数据和一大批数据科学家。现在，您可以通过加快模型开发过程，迁移学习是一种热门技术，可以将现有神经网络模型中已经学到的特征提取到新的自定义模型中。