portainer nvidia GPU docker

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分类专栏： ubuntu 深度学习 自动驾驶 文章标签： docker
于 2021-10-19 09:26:15 首次发布
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 docker run -d -p 8000:8000 -p 9443:9443 --name portainer --restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v portainer_data:/data portainer/portainer-ce:latest

 

Portainer可视化容器管理—单机版
牧羊女
01-18 1221
1. Portainer简介 Portainer是一款开源的轻量级Docker容器镜像图形化管理工具，它基于Docker API，提供状态显示面板、应用模块快速布署、容器镜像基本操作(如上传/下载镜像、创建容器、停止容器、移除容器等)、日志显示等。开发者和运维人员可利用Portainer轻松构建、管理和维护Docker环境。 2. Portainer安装 2.1 搜索portainer镜像 如果已明确希望拉取的镜像名称，该步骤可忽略。如果不知道该下载哪些镜像，可通过docker search来搜索：
从0开始搭建深度学习多GPU服务器 Ubuntu20.04 Sever + Docker
扇扇子的炼丹师
09-14 2798
文章目录背景介绍操作系统SSH登录客户端一些命令查看系统信息安装ZFS1. 安装和配置 zfs2. 创建zfs pool禁止Ubuntu内核更新安装显卡驱动下载及安装CUDA安装Docker安装Nvidia-Docker2Docker 管理面板Portainer创建容器最终验证服务器意外重启， 如何手动启动docker和container如何传输在服务器和容器间传输数据（已有数据卷和容器情况下）如何将Windows文件上传到Ubuntu20.04服务器上 背景介绍 机缘巧合手里拿到了一台工作站，所以终于可以
Portainer创建nvidia-docker容器
天时 地利 人和
05-29 2909
Portainer可以创建docker容器，但是在我们的使用场景中需要调用gpu的，所以也想通过portainer来管理容器。 通过询问Portainer官方沟通可以设置默认的runtime为nvidia即可实现该目的。 话不多说，直接干货： ...
一条实惠的docker运行命令
qq_45425315的博客
11-18 590
sudo docker run --gpus all -it --net=host -e PYTHONIOENCODING=utf-8 -v $PWD:/home/wisemax/wugeyi -w /home/wisemax cuda9.0_ubun1804_tensor1.8_py36 /bin/bash 实现使用宿主机的所有GPU --gpus all 实现以命令行终端的形式进入容器 -it /bin/bash 实现覆盖宿主机的所有端口，可以访问宿主机的mysql，也可以通过外网访问端口 --n
docker-compose 升级；yaml文件编写；gpu使用
weixin_42357472的博客
12-15 2651
这里注意：yaml里gpu索引不一样，device_ids: [‘1’,‘3’,‘2’]是外部服务器gpu的索引号，yaml内部gpu索引号是按device_ids列表的索引：及内部0 device_ids第一个实际外部的1，内部1 device_ids第一个实际外部的3，内部2 device_ids第一个实际外部的2；然后放到/usr/bin/文件下覆盖，有的是会放到/usr/local/bin/，本机是放在/usr/bin/下。升级到1.29.2版本。注意：yaml内部gpu对应方式。
Portainer堪称最优秀的容器化管理平台
03-25 7020
Portainer是一款开源的容器管理平台，支持多种容器技术，如Docker、Kubernetes和Swarm等。它提供了一个易于使用的Web UI界面，可用于管理和监控容器和集群。Portainer旨在使容器管理更加简单和可视化，并且它适用于各种规模的容器环境，从个人计算机到企业级部署，而且能够一次性管理多种类型的多个集群。
portainer新建container并修改相关配置
weixin_42821501的博客
03-01 6903
选择要拉取的镜像，设置host的port端口，容器端口一般默认22 修改必要的其他设置 安装ssh服务并启动server apt-get update apt-get upgrade apt-get install openssh-server /etc/init.d/ssh start 修改ssh登录选项，允许root账号登陆，并重设root账号密码 vim /etc/ssh/sshd_...
Ubuntu18.04安装docker并使用portainer
01-09
1、安装docker apt install docker.io 2、修改成国内镜像源 cd /etc/dockervim daemon.json { registry-mirrors: [http://hub-mirror.c.163.com] } 重启docker服务service docker restart 3、docker安装portainer 搜索portainerdocker search portainer image.png 拉取portainerdocker pull portainer/portainer 创建portainer容器并启动docker
Docker 安装Portainer
maxuearn的博客
09-29 924
搜索相关Portainer镜像，以免错过更好的第三方镜像 docker search portainer 下载选定的Portainer镜像，这里我们选择下载量最多的官方镜像，如果未指定版本则默认为最新版本，latest版本 docker pull portainer/portainer 运行镜像 本机模式 docker run -d -p 9000:9000 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -..
从0到上线：国产大模型部署的Docker化实战全流程（支持多模型 × 自动重启 × 接口封装）
最新发布
努力分享一些人工智能相关的知识干货！
03-30 417
✅ Docker 容器的单位不是“代码”，而是“功能组件”✅ 模型不要封装，服务要尽量拆清楚✅ 一套 Compose 网络 + 路由方案能支撑多模型长期演进✅ 模型和代码解耦，有利于版本控制与多模型复用报错信息出现场景解决方案模型过大 / 并发过高降低 batch size、限制上下文长度、开启 INT4 模式模型路径写错容器内路径应为，注意挂载一致性transformers 版本过低升级至 4.36+ 以上版本INT4 推理失败容器未装，或缺乏 libcudart.so。
Docker-学习总结（集群管理-Docker Stack+Portainer图形）
01-07
文章目录Docker Stack概念命令Docker stack 实践实践环境实践过程部署一个简单服务添加监控visualizer滚动更新资源控制图形界面portainer安装前准备安装portainer Docker Stack 概念 技术由来：Docker Swarm在大规模场景下的多服务部署和管理是一件很难的事情，为解决此问题，产生了Docker stack， Docker Stack基于Docker Swarm之上来完成对多服务进行部署和管理的 实现方式：通过使用与Compose一样的yml文件中定义应用，然后通过 docker stack deploy 命令完成部署和管理 体系结构：
docker
m0_70834380的博客
01-14 498
本地penjdk:8-jre为基础镜像，来构建此镜像，镜像必须存在#WORKDIR指令用于指定容器的一个目录，容器启动时执行的命令会在该目录下执行。#将当前metabase.jar复制到容器根目录下#将依赖包复制到容器根目录/libs下,metabase.jar已不再需要添加其它jar包#暴露容器端口为3000Docker镜像告知Docker宿主机应用监听了3000端口#容器启动时执行的命令。
Portainer容器管理工具
lyzkks的博客
06-10 5834
简介 Portainer是一个开源、轻量级Docker管理用户界面，基于Docker API，可管理Docker主机或Swarm集群，支持最新版Docker和Swarm模式。 Portainer 允许您管理 Docker 容器、image、volume、network 等。 它与独立的 Docker 引擎和 Docker Swarm 兼容。 官方网址是：https://portainer...
Nvidia-Docker安装使用 -- 可使用GPU的Docker容器
Aurora Silent
12-14 5万+
nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用到docker上，其最终实现的还是在docker的启动命令上携带一些必要的参数。因此在安装nvidia-docker之前，还是需要安装docker的。docker一般都是使用基于CPU的应用，而如果是GPU的话，就需要安装特有的
portainer - docker可视化工具
04-30 973
在docker宿主机上执行docker run -d -p 9000:9000 --restart always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v /opt/portainer:/data portainer/portainer访问9000端口 -> 创建初始账号 -> 选择管理Local机器, 然后就可以进入到后台了大部分...
Portainer -- Docker可视化管理工具的安装配置及使用
Aurora Silent
12-12 5万+
Portainer介绍Portainer是Docker的图形化管理工具，提供状态显示面板、应用模板快速部署、容器镜像网络数据卷的基本操作（包括上传下载镜像，创建容器等操作）、事件日志显示、容器控制台操作、Swarm集群和服务等集中管理和操作、登录用户管理和控制等功能。功能十分全面，基本能满足中小型单位对容器管理的全部需求。下载Portainer镜像# 查询当前有哪些Portainer镜像 docke
Docker(七)----搭建Portainer可视化界面
热门推荐
fendo
05-27 7万+
一、什么是Portainer？Portainer是Docker的图形化管理工具，提供状态显示面板、应用模板快速部署、容器镜像网络数据卷的基本操作（包括上传下载镜像，创建容器等操作）、事件日志显示、容器控制台操作、Swarm集群和服务等集中管理和操作、登录用户管理和控制等功能。功能十分全面，基本能满足中小型单位对容器管理的全部需求。二、下载Portainer镜像环境用的还是上篇的环境，在swaram...
推荐一个web可视化docker管理工具PORTAINER
涛的博客
09-12 2321
如果你不习惯使用命令行更喜欢UI管理界面，或者是一个新手想要快速入门docker这个工具是个不错的选择： 首先确保你已安装docker并已启动： 接下来安装PORTAINER并使用启用 $ docker volume create portainer_data $ docker run -d -p 9000:9000 -v /var/run/docker.sock:/var/run/doc...
Portainer 中添加 Endpoint
weixin_34233421的博客
05-07 2127
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
docker webui大模型
01-09
### Docker Web UI for Large Model Management or Training For managing and training large models using Docker, several specialized Web-based user interfaces (WebUIs) can enhance productivity and ease of use. These tools provide graphical access to containerized environments, simplifying tasks such as launching containers, monitoring processes, and managing resources. #### Portainer Portainer offers an intuitive interface for interacting with Docker engines and Swarm clusters. With support for both local and remote Docker instances, this tool facilitates efficient orchestration and management of complex workloads like those encountered when working with large-scale machine learning projects[^1]. ```bash docker volume create portainer_data docker run -d -p 8000:8000 -p 9000:9000 --name=portainer \ --restart=always \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \ -v portainer_data:/data \ portainer/portainer-ce ``` This setup command initializes Portainer on a system where Docker is installed, allowing users immediate access via browser at `http://localhost:9000`. #### NVIDIA NGC NVIDIA provides the NGC platform which includes pre-configured Docker images optimized specifically for deep learning applications. The accompanying CLI allows interaction through scripts but also integrates well within CI/CD pipelines supporting automated workflows described previously[^2]. Although not strictly a WebUI, its integration capabilities make it highly relevant for automating aspects related to model deployment and scaling operations involving GPUs. #### JupyterHub When considering educational purposes alongside practical application development, platforms offering interactive coding experiences become invaluable. For instance, JupyterHub enables hosting multiple Jupyter Notebook servers simultaneously – perfect for collaborative research teams focusing on AI algorithms implementation while leveraging powerful computational backends provided by cloud providers or dedicated hardware setups configured inside Docker containers[^3]. ```python c.Spawner.cmd = ['jupyterhub-singleuser'] c.JupyterHub.spawner_class = 'dockerspawner.DockerSpawner' c.DockerSpawner.image = 'your_docker_image_with_large_model_tools' ``` The above configuration snippet demonstrates how one might set up JupyterHub to spawn single-user notebook servers from custom Docker images containing necessary libraries and dependencies required for specific modeling tasks. --related questions-- 1. What are key features offered by Portainer that benefit developers dealing with extensive datasets? 2. In what ways does integrating NVIDIA's solutions impact performance during neural network training sessions? 3. Can you elaborate on best practices regarding security measures implemented in multi-user Jupyter deployments? 4. How do these tools compare concerning resource utilization efficiency under heavy load conditions typical in big data scenarios? 5. Are there any particular considerations needed when setting up continuous integration paths incorporating GPU-accelerated jobs?
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