Cuda11.8 and Tensorflow in a docker container to use - cannot install old cudas on a server
まだ誰も着手していません。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 30/100
- issue の種類
- 機能追加
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- docker, tensorflow
調査の方向性
まず、recognize アプリが現在 GPU 関連の TensorFlow 処理をどのように実行しているか、また Docker 統合をどこに組み込むことになるかを把握します。この issue にはファイル名やテスト名の指定がありません。完了の定義は、CUDA 11.8 と TensorFlow を使用する Docker コンテナで、新しい NVIDIA ドライバーを搭載したサーバー上でもアプリの GPU 部分を実行できることです。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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.
- 主要言語
- PHP
- スター
- 698
- フォーク
- 68
- 平均マージ
- 18時間 34分
- マージ済み PR（30日）
- 2
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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