首頁猿問致命錯誤：cuda_runtime...

致命錯誤：cuda_runtime_api.h：嘗試在 docker 中使用 cuda 時(shí)沒有此類

Python

jeck貓 2023-12-20 19:57:09

我正在嘗試為我想要部署的 python 腳本構(gòu)建一個(gè) docker 映像。這是我第一次使用 docker，所以我可能做錯了什么，但我不知道是什么。我的系統(tǒng)：OS: Ubuntu 20.04docker version: 19.03.8我正在使用這個(gè) Dockerfile：# DockerfileFROM nvidia/cuda:11.0-baseCOPY . /SingleModelTestWORKDIR /SingleModelTestRUN nvidia-smiRUN set -xe \ #these are just to make sure pip and git are installed to install the requirements && apt-get update \ && apt-get install python3-pip -y \ && apt-get install git -y RUN pip3 install --upgrade pipRUN pip3 install -r requirements/requirements1.txtRUN pip3 install -r requirements/requirements2.txt #this is where it failsENTRYPOINT ["python"]CMD ["TabNetAPI.py"]nvidia-smi 的輸出符合預(yù)期：+-----------------------------------------------------------------------------+| NVIDIA-SMI 450.80.02 Driver Version: 450.80.02 CUDA Version: 11.0 ||-------------------------------+----------------------+----------------------+| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC || Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. || | | MIG M. ||===============================+======================+======================||=============================================================================|+-----------------------------------------------------------------------------+

查看完整描述

2 回答

喵喵時(shí)光機(jī)

TA貢獻(xiàn)1846條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊

原來我只需要用作nvidia/cuda/10.0-devel基礎(chǔ)圖像而不是nvidia/cuda/10.0-base

所以我的 Dockerfile 現(xiàn)在是：

# Dockerfile

FROM nvidia/cuda:10.0-devel

RUN nvidia-smi

RUN set -xe \

&& apt-get update \

&& apt-get install python3-pip -y \

&& apt-get install git -y

RUN pip3 install --upgrade pip

WORKDIR /SingleModelTest

COPY requirements /SingleModelTest/requirements

RUN export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64

RUN pip3 install -r requirements/requirements1.txt

RUN pip3 install -r requirements/requirements2.txt

COPY . /SingleModelTest

ENTRYPOINT ["python"]

CMD ["TabNetAPI.py"]

反對回復(fù) 2023-12-20

一只斗牛犬

TA貢獻(xiàn)1784條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊

編輯：這個(gè)答案只是告訴您如何驗(yàn)證 docker 映像中發(fā)生的情況。不幸的是我無法弄清楚為什么會發(fā)生這種情況。

如何檢查呢？

在 docker 構(gòu)建的每個(gè)步驟中，您都可以看到正在生成的各個(gè)層。您可以使用該 ID 創(chuàng)建臨時(shí)映像來檢查發(fā)生了什么。例如

docker build -t my_bonk_example .

[...]

Removing intermediate container xxxxxxxxxxxxx

---> 57778e7c9788

Step 19/31 : RUN mkdir -p /tmp/spark-events

---> Running in afd21d853bcb

Removing intermediate container xxxxxxxxxxxxx

---> 33b26e1a2286 <-- let's use this ID

[ failure happens ]

docker run -it --rm --name bonk_container_before_failure 33b26e1a2286 bash

# now you're in the container

echo $LD_LIBRARY_PATH

ls /usr/local/cuda

關(guān)于 Dockerfile 的旁注：

如果更改 Dockerfile 中的指令順序，則可以縮短未來構(gòu)建的構(gòu)建時(shí)間。Docker 使用的緩存在發(fā)現(xiàn)與之前構(gòu)建不同的內(nèi)容時(shí)就會失效。我希望您更改代碼的頻率高于 docker 映像的要求，因此將 COPY 移到 apt 指令之后是有意義的。例如