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par dans Docker
edité

Bonjour, pour ceux qui souhaite essayer d'utiliser les notebooks Fidle avec le GPU disponible dans le docker, je mets à disposition mon dockerfile.

Je n'ai testé que pour les machines Linux avec un GPU récent avec au moins 24GB de disponible

Néanmoins, je ne garantie pas son fonctionnement à 100%. Je conseille de rester sur la version original du docker pour suivre le cours mais pour celles et ceux qui souhaitent expérimenter, mon dockerfile est disponible. Libre à chacun d'améliorer la présente image.

Cordialement,

3 Réponses

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Nouveau lien public pour le repo pour faciliter d'éventuel forks/feedbacks etc..

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Vous avez testé sur du NVidia uniquement ou également sur du Radeon? Parce que je vois lors de la création de l'image Docker, qu'il télécharge et utilise CUDA. Du coup je me demande quelle sera la compatibilité sur une carte AMD
par
Mon image ne marche que pour un GPU nvidia vu que cela incorpore le NVIDIA Docker Toolkit et qui plus est, CUDA est un framework exclusif à NVIDIA.

Pour un GPU AMD, il faut voir du coté de ROCm qui est le framework AMD pour le ML sur GPU.

N'étant pas très familier sur ROCm, je ne peux que conseiller de voir du coté de la doc: https://docs.amd.com/bundle/ROCm-Deep-Learning-Guide-v5.4-/page/Introduction_to_Deep_Learning_Guide.html

Je sais que Pytorch & Tensorflow sont disponibles avec ROCm mais je n'en ai pas l'expérience mais il semblerait que la possibilité d'avoir un docker avec GPU AMD soit possible: https://docs.amd.com/bundle/ROCm-Deep-Learning-Guide-v5.4-/page/Frameworks_Installation.html
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