Cuda11.8 and Tensorflow in a docker container to use - cannot install old cudas on a server
还没有人认领这个 Issue。
评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 30/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- docker, tensorflow
调研方向
首先梳理 recognize 应用目前如何运行与 GPU 相关的 TensorFlow 工作，以及 Docker 集成将从何处介入；该 issue 没有提供文件名或测试名。将完成定义为：使用 CUDA 11.8 和 TensorFlow 的 Docker 容器能够在配备更新版 NVIDIA 驱动的服务器上运行应用的 GPU 部分。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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.
- 主要语言
- PHP
- 星标
- 701
- 派生
- 68
- 平均合并
- 18 小时 34 分钟
- 30 天内合并 PR
- 2
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 没有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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