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Efficiently Setting Up Dependencies for Karpathy's llm.c on Kaggle: Seeking Guidance

Offen
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@calderjo arbeitet bereits daran.

Seit 02.10.2024.

Bewertung

Dieses Issue wurde noch nicht bewertet.

Beschreibung

new-package

Hello Kaggle! 😊

I wasn't sure where the best place to ask something like this was, so I hope it's okay to open this GitHub issue.

Objective

I want to compile and run Andrej Karpathy’s code from this repository.

Requirements

To achieve this, I need to install the following dependencies:

sudo apt-get -y install nvidia-cuda-toolkit
sudo apt install libnccl2 libnccl-dev
sudo apt-get update
sudo apt-get install libnvtoolsext1
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install nvidia-cuda-toolkit  
sudo apt-get -y install libcudnn9-dev-cuda-12
sudo apt install libnccl2 libnccl-dev
pip install tiktoken  # This is used to tokenize the data to be passed into llm.c

Additionally, the instructions specify that I need to clone this repository into my home directory.

Dockerfile Concerns

I have looked into adding the above dependencies into the Dockerfile.tmpl, but I found the following lines in there:

# Make sure we are on the right version of CUDA
RUN update-alternatives --set cuda /usr/local/cuda-$CUDA_MAJOR_VERSION.$CUDA_MINOR_VERSION
# NVIDIA binaries from the host are mounted to /opt/bin.
ENV PATH=/opt/bin:${PATH}

It seems like the convention is NOT to use apt-get install here. Am I able to install the above dependencies (e.g., nvidia-cuda-toolkit, etc.) in this Dockerfile? What are your thoughts?

Current Issue

At the moment, I have to install all the dependencies each time I start up the notebook, which is incredibly slow and tedious, as you can imagine.

Compilation Method

I am using a method similar to this notebook to compile and run Karpathy’s code.

Thanks!

Thank you so much for Kaggle! 😄😄

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
2.7k
Forks
1k
Ø Merge
5 Std. 55 Min.
Gemergte PRs (30 T.)
1

Beitragsleitfaden

Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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