GITLAB-CUDA目录结构

0.操作系统版本号
1.cuda版本号
    1.1 base
        1.1.1 Dockerfile (FROM ubuntu:16.04)
            cuda-cudart-$CUDA_PKG_VERSION
            cuda-compat-10-0=410.48-1
            --Some ENV
    1.2 runtime
        1.2.1 Dockerfile (FROM ${repository}:10.0-base-ubuntu16.04)
            cuda-libraries-$CUDA_PKG_VERSION 
            cuda-nvtx-$CUDA_PKG_VERSION 
            libnccl2=$NCCL_VERSION-2+cuda10.0
            --Some ENV
        1.2.2 Cudnn7
            1.2.2.1Dockerfile (FROM ${repository}:10.0-runtime-ubuntu16.04)
                libcudnn7=$CUDNN_VERSION-1+cuda10.0
                --Some ENV
    1.3 devel
        1.3.1 Dockerfile (FROM ${repository}:10.0-runtime-ubuntu16.04)
            cuda-libraries-dev-$CUDA_PKG_VERSION 
            cuda-nvml-dev-$CUDA_PKG_VERSION 
            cuda-minimal-build-$CUDA_PKG_VERSION 
            cuda-command-line-tools-$CUDA_PKG_VERSION 
            libnccl-dev=$NCCL_VERSION-2+cuda10.0 && 
        1.3.2 Cudnn7
            1.3.2.1 Dockerfile (FROM ${repository}:10.0-devel-ubuntu16.04)
                libcudnn7=$CUDNN_VERSION-1+cuda10.0 
                libcudnn7-dev=$CUDNN_VERSION-1+cuda10.0 
2.License
3.Readme.md
4.gitlab-ci.yml

 

### Nerf-PyTorch 部署与使用于云平台 Nerf-PyTorch 是一种基于 PyTorch 实现神经辐射场 (NeRF) 的模型,能够用于生成逼真的三维场景图像。当考虑将其部署到云平台上时,有几个关键因素需要注意。 #### 选择合适的云服务提供商 对于大多数应用场景而言,建议选用支持 GPU 加速实例的服务商来提高渲染效率[^1]。AWS、Google Cloud 和 Azure 均提供了强大的计算资源和服务选项,可以满足不同规模项目的需求。 #### 准备环境配置文件 为了简化云端开发流程并确保一致性,在本地创建 Docker 容器镜像可能是最佳实践之一。这不仅有助于封装依赖关系,还能使迁移过程更加顺畅[^2]。 ```dockerfile FROM nvidia/cuda:11.0-base RUN apt-get update && \ apt-get install -y python3 pip git && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* WORKDIR /app COPY . . RUN pip3 install --no-cache-dir torch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html RUN pip3 install -r requirements.txt CMD ["python", "train.py"] ``` 此示例展示了如何构建一个包含 NeRF 所需库的基础 Docker 映像;具体版本号可能依据实际情况有所调整。 #### 数据集上传与管理 考虑到训练过程中所需的数据量较大,合理规划存储结构至关重要。通常情况下会利用对象存储服务(如 S3 或 GCS),并通过 API 接口实现数据读取操作[^3]。 #### 自动化工作流设置 借助 CI/CD 工具链(例如 GitHub Actions, GitLab CI)自动化整个持续集成和交付管道,从而减少人为干预带来的风险,并加快迭代速度[^4]。
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