docker标签_昇腾开源生态专区

docker

ubuntu安装docker&docker下载miniob

写这篇是因为想起当时刚做miniob实验的时候，老师说最好在docker运行miniob，但是给的那个官方教如何搭建的文章实在不太友好，过于抽象，很多地方对不上；第一次实验的时候很多同学都是直接在虚拟机下载miniob源代码。我两个方法都试了一下，最后非常艰难的成功做好准备工作了，气的快精神分裂了，因为第一次搞这些东西。每次做实验就改版和上一届实验不一样是谁啊？原来是你，2022级！原来是你！软件

 .尺素.
2025-03-08 00:37:40

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 33

#ubuntu #docker #linux
orangepi zero2部署网心云docker版

orangepi zero2部署网心云docker版

 strCSDN
2022-07-23 13:54:26

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#docker #容器 #linux
docker 自定义镜像华为云SWR服务

https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0270.html#modelarts_23_0270__section537112981619https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0219.htmlhttps://suppo

构建的乐趣
2021-07-16 22:07:30

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#docker
orangepi zero2 安装openwrt的docker方法

orangepi zero2 docker安装openwrtdocker安装curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun或curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | shopenwrt安装查看网络信息ifconfig网卡混杂模式ip link set eth0 prom

strCSDN
2022-05-29 17:54:06

 4463

 10

#docker #linux
基于docker构建香橙派zero系统构建环境

基于docker编译orangepi zero镜像，为搭建交叉编译环境提供一个基础。

Lozenyi
2023-03-25 22:54:39

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 1

#linux #docker
Ubuntu系统使用Docker安装openGauss数据库完整教程

本文详细介绍了在Ubuntu系统上通过Docker部署openGauss数据库的完整流程。openGauss作为华为开源的企业级关系型数据库，具有高性能、高安全、高可靠等特点。教程包含：系统环境准备、Docker安装配置、openGauss镜像拉取、容器创建与启动、数据库基本操作、远程连接配置以及常见问题解决方案。特别强调了数据持久化、密码复杂度、端口映射等关键配置项，并提供了性能优化建议。通过容

 会洗碗的CV工程师
2025-11-13 10:13:41

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 16

#ubuntu #docker #数据库
用dockerfile生产基于centos的镜像/使用自定义镜像创建ModelArts的AI应用

用dockerfile生产基于centos的Python镜像/使用自定义镜像创建ModelArts的AI应用

 cumtchw
2022-09-23 15:08:39

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 1

#docker
nanobot在openEuler/ARM64架构下部署的一次尝试（内网环境）

由于anker、xc等种种原因，目前新系统基本都在向国产化迁移，内网环境下部署确实踩了不少坑，本人从年前开始着手部署开源agent，从opencode到openhands到openclaw再到nanobot（zeroclaw的arm版本还没编译好），一路上着实是艰辛。目前的进度是openhands已经彻底放弃，nanobot调了2整天终于部署好，连了本地的满血deepseek（别问，问就是本地40

三栖的猴
2026-02-19 09:50:50

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 3

#docker #python
于大模型迁移中学习 Docker

现在在modelarts上用八卡昇腾910跑llama，不同于之前自己配环境，昇腾生态创新中心都是用的镜像，虽说打包起来不用自己配的那么麻烦，但一键启动之后各种找不到包、调用函数出错的问题搞得我头大，真的每跑一次大模型都要找一个相匹配的镜像才可以吗？最近在做大模型的昇腾迁移，国产化框架踩坑不少，基本一天的工作量相当于之前做纯视觉算法时一周踩过的坑数了。

Zain Lau
2023-07-26 09:42:54

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#学习 #docker #容器
PaddleOCR硬件加速参数use_npu解析

是 PaddleOCR 配置文件中的一个参数，用于控制是否使用 NPU (Neural Processing Unit，神经网络处理器) 进行加速推理。这些参数共同决定了 PaddleOCR 使用哪种硬件加速方式。

Leon_Jinhai_Sun
2025-05-10 11:22:23

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 1

#docker
华为 A800-9000 服务器离线安装MindX DL

MindX DL（昇腾深度学习组件）是支持 Atlas 800 训练服务器、Atlas 800 推理服务器的深度学习组件参考设计，提供昇腾 AI 处理器资源管理和监控、昇腾 AI ...

小陈运维
2021-08-05 22:11:17

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#docker #linux #运维 +2
【华为云技术分享】Mind Studio Docker镜像部署分享

说明：本镜像适用2.1.0版本。需要启动Ubuntu的图形化界面，当前镜像在单机为Ubuntu操作系统下和VM虚拟机测试成功，其他环境能否正常启动图形化界面未知。一、安装docker参考：https://blog.csdn.net/jinking01/article/details/82490688二、将普通用户添加到docker组1.查询是否有docker组cat /etc...

华为云开发者联盟
2020-02-27 11:29:56

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 1

#容器 #docker #昇腾
Oracle 慌了！华为终于对JDK下手了！

点击上方 "后端架构师"关注,星标或置顶一起成长后台回复“大礼包”有惊喜礼包！关注订阅号「后端架构师」，收看更多精彩内容每日英文Nothing can't be...

程序员小乐
2020-11-21 00:00:00

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#java #编程语言 #linux +1
Oracle 慌了！华为终于对 JDK 下手了！

点击上方“程序猿技术大咖”，关注加群讨论近日有开发者在华为 openEuler操作系统源码中发现了华为的 OpenJDK 发行版，名为“毕昇 JDK 8（bishengjdk-8）”。没...

xcbeyond
2020-11-22 22:24:45

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#java #linux #编程语言 +1
华为云云耀云服务器L实例测评 | ubuntu系统配置docker

华为云云耀云服务器是华为云推出的一种高性能、高稳定性、高可靠性的云服务器产品。其采用自主研发的鲲鹏处理器和昇腾AI处理器，具有更高的计算能力和更快的数据处理速度。云耀云服务器还采用了华为云的硬件云化技术，可以实现硬件资源的虚拟化、编排和管理，提高了硬件资源利用率和灵活性。

weixin_49645881
2023-09-17 11:49:08

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 3

#服务器 #docker #运维
CANN metadef 架构解析：算子原型定义、计算图中间表示与异构内存布局规范

算子原型是描述算子“行为”的核心文档，它在编译阶段就锁定了算子的输入输出约束和配置空间。

忆~遂愿
2026-02-06 19:38:51

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 5

#linux #大数据 #docker
CANN metadef 核心解析：计算图原型定义、算子元数据抽象与异构系统互操作机制

内存布局格式直接影响访存效率。基础格式：如 NCHW, NHWC，作为前端框架的输入/输出标准。硬件私有格式：如NC1HWC0。metadef 提供了这些格式的唯一标识符及其维度计算规则，指导 GE 在编译时插入格式转换算子（TransData）以适配 NPU 的 Cube Unit。metadef 仓库通过对计算图、算子、张量及 Tiling 信息的标准化定义，为 CANN 平台构建了稳固的元数

 忆~遂愿
2026-02-06 19:38:16

 415

 4

#docker #容器
MindSpore项目推理镜像（docker）无法下载的问题

在进行“MindSpore-Lab/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking”模型推理时，遇到了docker镜像无法下载的问题。就报错情况看，可能是该镜像的下载需要先进行登录。未登录的用户无权限拉取镜像！参考文档：Docker镜像链接：docker pull。

小乐快乐
2026-01-22 11:14:41

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 8

#docker #容器 #运维
如何在 Atlas200 的开发板上使用 docker 部署 mindspore serving 服务

我们希望将 mindspore serving 部署在 Atlas200 开发板的 docker 环境下，找了很多资料，没有发现类似的文章和指导手册，希望官方能给予一些指导，我们自己跑起来。

小乐快乐
2024-08-08 09:49:33

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 9

#docker #容器 #运维
在个人电脑用Atlas 300I Duo 96G推理卡跑大语言模型

本文介绍了使用Atlas300IDuo96G推理卡运行大语言模型的方案。经过一番折腾，作者最终选择Docker方式部署。详细说明了环境准备步骤，包括安装Docker和Ascend插件，并通过代理拉取npu-310p专用镜像。重点讲解了启动容器的完整命令参数配置，涉及硬件设备映射、目录挂载等关键设置。最后展示了如何获取管理员密码并访问WEB管理界面，包括资源监控、模型管理和对话测试等功能。

W意波
2025-06-29 02:07:37

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 31

#人工智能 #docker
使用mindspore提供的docker运行官方示例resnet_thor，训练速度非常慢

https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/r1.3/model_zoo/official/cv/resnet_thor【操作步骤&问题现象】1、拉取mindspore 1.3的镜像：2、运行镜像3、在8卡v100机器上训练【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）可以看到一个epoch需要一个多小时，非常慢解答：目前发现原因是数据集放在NAS中导致数据I

小乐快乐
2022-07-12 14:50:10

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#docker #容器 #运维
Ubuntu18.04 nvidia-docker mindspore安装——以1.8.1为例

因为我在docker容器中已经安装好了cuda python3.8等，所以选择手动安装。如果之前安装了其他CUDA版本或者CUDA安装路径不同，只需替换上述命令中的。选择想要安装的MindSpore版本。以1.8.1版本为例，执行以下命令。本文为官方转载文，只是删去了官方文档中没用的话，自己看着方便。环境变量中，如果没有添加，以安装在默认路径的。版本，请选择相应的完整wheel安装包。执行如下命令

 不吃水果的太空人
2023-02-25 23:05:45

 494

#docker #python #ubuntu
在windows系统上安装mindspore GPU版本

由于win系统只能安装mindspore cpu版本，训练模型速度很慢，要使用gpu版本可以使用docker安装一个ubuntu系统，在ubuntu系统中安装mindspore。如果没有安装docker可以参考：https://www.runoob.com/docker/windows-docker-install.html。

qq_44786227
2023-07-30 16:20:19

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 2

#windows #docker #linux
在Docker中使用MindSpore GPU版本

这里选择已经预安装MindSpore x.y.z GPU版本的生产环境。(CUDA10.1或CUDA11.1或CUDA11.6后端)替换为对应MindSpore依赖的CUDA版本，包括cuda10.1，cuda11.1和cuda11.6。替换为对应上述表格中的标签，包括devel和runtime。替换为对应MindSpore版本，如2.0.0。

MAVER1CK
2023-06-28 15:03:30

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 1

#docker #容器 #运维 +1
【MindSpore1.5.0】利用MindSpore1.5.0构建STN模型时出现cudaMalloc failed错误

以及 [mindspore/ccsrc/runtime/device/gpu/gpu_memory_allocator.cc:89] AllocDeviceMem] Alloc device memory[16711680] failed.可以参考faq中的第一条描述。可以考虑换小一些的batch等，部分代码的默认设置，是按照32G显存的设备来设置的，一些其他规格的设备可能需要一些对应的参数调整。

小乐快乐
2022-08-24 09:28:57

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#docker #容器 #运维
使用docker安装mindspore1.3.0

运行： docker run -it -v /dev/shm:/dev/shm --runtime=nvidia --privileged=true swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-gpu:1.3.0 /bin/bash。使用docker安装mindspore1.3还需要限制cuda版本？1.3只提供了cuda11.1版本，

小乐快乐
2022-08-08 19:21:29

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#docker #linux #运维
使用mindspore提供的docker运行官方示例resnet_thor，训练速度非常慢

您好，根据您提供的信息我拉取了resnet_thor的1.3版本在8卡V100上进行测试，性能结果是正常的，平均每个step的时间是80ms左右，每个epoch不到7min。同时您可以参考MindSpore的性能调试教程：https://www.mindspore.cn/mindinsight/docs/zh-CN/r1.3/performance_profiling_gpu.html，使用pro

小乐快乐
2022-08-09 15:52:56

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#docker #容器 #运维
Atlas200 RC模式下容器推理构建与部署

Atlas200 RC模式下容器推理构建与部署DLAP221设备中容器推理构建与部署

 shiner_chen
2022-02-22 17:58:30

 1616

 1

#容器 #docker #运维
基于Docker安装的MindSpore-1.2 GPU版本

技术背景在前面一篇博客中，我们介绍过MindSpore-CPU版本的Docker部署以及简单的案例测试，当时官方还不支持GPU版本的Docker容器化部署。经过MindSpore团队的努力，1.2.0版本的MindSpore-GPU终于推出了Docker版本的安装解决方案：在本文中我们将针对这一方案进行直接的测试，并补充其中一些很有可能被忽略的细节，接下来直接上手。更换华为云镜像源在华为...

DechinPhy
2021-05-06 16:26:00

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#docker #java #python +2
MindSpore函数拟合

技术背景在前面一篇博客中我们介绍过基于docker的mindspore编程环境配置，这里我们基于这个环境，使用mindspore来拟合一个线性的函数，演示一下mindspore的基本用法。环境准备在Manjaro Linux上先用如下命令启动docker容器服务，启动后可用status查看状态：[dechin-manjaro mindspore]# systemctl start doc...

DechinPhy
2021-04-15 11:37:00

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 1

#python #人工智能 #深度学习 +2
MindSpore激活函数总结与测试

技术背景激活函数在机器学习的前向网络中担任着非常重要的角色，我们可以认为它是一个决策函数。举个例子说，我们要判断一个输出的数据是猫还是狗，我们所得到的数据是0.01，而我们预设的数据中0代表猫1代表狗，那么0.01虽然不是0也不是1，但是我们可以预期这张图片是猫的概率肯定是非常大的。这样的话我们就可以假定一个激活函数，当得到的数据小于0.5时，这个数据就被认为是猫，大于0.5时，这个数据就被认..

DechinPhy
2021-05-27 15:42:00

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#python #深度学习 #人工智能 +2
沸腾了！华为开源鸿蒙OS 2.0！安卓会被淘汰吗？

点击上方“Github中文社区”，关注看遍Github好玩的项目大家好，我是hub哥今天鸿蒙OS开源代码公开了！！！没错！今天在华为开发者大会上，也是从9月10日起，HarmonyOS开...

Github中文社区
2020-09-10 20:15:41

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 4

#github #git #物联网 +2
MindStudio2.10容器化部署

大三上创新实践华为云 MindStudio 容器化部署安装 | 更新Docker如果原来docker版本老旧删除之Ubuntusudo apt-get remove docker docker-engine docker-ce docker.ioCentosyum remove docker更新apt包Ubuntusudo apt-get update更新yum包Centossudo yum

whlll0305
2021-10-30 20:15:08

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 1

#容器 #docker #linux
atlas200dk 安装docker

一、设置apt 国内源Ubuntu 18.04 使用apt-get 华为源支持 arm64 鲲鹏处理器网上搜的源，什么阿里云163等等的，都不支持arm64执行以下代码，使用华为源wget -O /etc/apt/sources.list https://repo.huaweicloud.com/repository/conf/Ubuntu-Ports-bionic.listapt-get upd

wanglf1029
2021-02-19 10:58:27

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#docker #ubuntu #阿里云
在Unbuntu 18.04上docker安装MindSpore

【MindSpore漫游世界】

skytier
2022-06-22 09:33:06

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 1

#docker #容器 #机器学习 +2