Cuda11.8 and Tensorflow in a docker container to use - cannot install old cudas on a server
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 30/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- docker, tensorflow
- Ambito
- devops, machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia mappando come l’app recognize esegue attualmente il proprio lavoro TensorFlow relativo alla GPU e dove entrerebbe l’integrazione con Docker; l’issue non fornisce nomi di file o test. Considera completato il lavoro quando un container Docker con CUDA 11.8 e TensorFlow può eseguire le parti dell’app che usano la GPU su server con driver NVIDIA più recenti.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Describe the feature you'd like to request
Many servers on the internet are most updated, running the latest OS and the latest nvidia drivers (ie 535). It is not possible to install an old cuda11.8 on a 535 nvidia driver.
If the recognize app could make use of a dockered cuda11.8 and tensorflow in a docker container, it would have some advantages:
- an older cuda11.8 could be used, so everyone can use the recognize app with GPU accelleration
- it would be easier to pull a ready docker container than to install cuda and nvidia drivers manually for most (can be painful also)
- maintenance of the container would be a lot easier than answering all those questions why the GPU part of your software does not work.
Hope this works someday. Best greetings :)
Describe the solution you'd like
Recognize GPU parts in a docker container.
Describe alternatives you've considered
There are none.
- Lingua principale
- PHP
- Stelle
- 698
- Fork
- 68
- Merge medio
- 18h 34m
- PR unite (30g)
- 2
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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