Локальный сеанс PG в не очень локальном контейнере Раскрутить контейнер Docker — довольно простая задача. Вы берете изображение, запускаете несколько команд, и через несколько минут вся среда оказывается у вас под рукой. Что происходит, когда все должно стать немного сложнее? А настойчивость? Открытие портов? Делитесь ресурсами? Если вы создаете сложную базу данных с множеством служб, подключающихся к контейнеру Postgres, это может быстро привести к беспорядку, если вы не будете..

Docker  – это программное обеспечение, которое упаковывает код приложения и все его зависимости, создавая изолированную среду, называемую контейнером . Почему мы должны использовать контейнеры Docker для развертывания моделей машинного обучения? В нашей системе можно легко создать модель машинного обучения. Но когда мы хотим использовать эту модель на этапе производства в других системах, это сложная задача. Docker делает эту задачу проще, быстрее и надежнее. Используя Docker,..

В этом посте я покажу вам, как сделать GPU доступными для контейнеров CUDA/Machine Learning, работающих на хосте Fedora. Прежде чем двигаться дальше, я сделаю следующие предположения. Вы уже установили Docker на свой хост Fedora. Если вам нужно установить Docker на Fedora, воспользуйтесь следующим ресурсом: https://docs.docker.com/engine/install/fedora/ У вас установлены драйверы NVIDIA и CUDA на хосте Fedora. Если вам необходимо установить драйверы NVIDIA и CUDA на Fedora,..