Причина Выбор этого подхода заключается в том, что при запуске некоторых старых моделей ИИ мы заметили, что устаревшие версии PyTorch и их зависимости не сохраняются в Conda. Насколько мы посмотрели, зависимостей не нигде не было.
Поэтому лучший вариант для наименьшего количества проблем в будущем — создать образ Docker. из всего сервера Ubuntu. Такой образ Docker может дать нам свободу инфраструктуры в будущем. Не резервная копия, а основные части, которые мы выбираем.
Однако описанный выше подход привел к ошибке ограничения пространства:
Код: Выделить всё
sudo docker build -t dockerHubUserName/mononphm:tag1 .
Код: Выделить всё
ERROR: failed to solve: write /var/lib/docker/overlay2/tkicrnyfr372xa7op3vapbpsx/diff/home/arisa/.conda/envs/tracker/lib/python3.9/site-packages/scipy/fftpack/tests/fftw_longdouble_ref.npz: no space left on device
Я хочу убедиться, что включены все необходимые зависимости по модели AI. Пакеты и инструменты Nvidia/CUDA тоже. Какие папки мне нужно включить? Может кто-нибудь помочь мне с заполнением моего списка:
- Домашняя папка ~ вместе со всеми видимыми и скрытыми подпапками.
Включая репозиторий и все отдельно скачанные двоичные файлы для него. - Включая конфигурации.
[*]Какие папки для Python?
- PyTorch и все такое другие зависимости.
[*]Есть ли еще папки, которые могут вызвать проблемы в будущем?
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... pendencies