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当前机器学习、科学计算等场景,使用conda会更加方便,希望可以增加conda的源,加速国内下载python软件包的速度,谢谢
所以现在可以放心的下载镜像: sudo docker run --runtime nvidia -it --rm --network=host dustynv/nemo:r35.3.1 这里应该不仅下载了镜像,而且启动了镜像进入了容器里面,我们看看:
下载驱动包时会去Maven的镜像仓库查找,那么我们把镜像仓库设置成阿里或者国内其他的代理镜像仓库,就可以加速我们镜像包的下载。怎么设置呢?继续往下看吧打开窗口->首选项->连接->驱动->Maven然后点击添加,输入阿里镜像地址即可国内meaven镜像地址:阿里 cid:link_2oschina
各位大佬好,请教几个关于镜像源的问题。1、我们华为云maven镜像源数据和maven官方仓库的数据是一致的吗?2、我们华为云maven镜像源是否会有不在maven官方仓库的包?3、我们华为云maven镜像源和maven官方仓库是如何同步的? 感谢回答!
ONBUILD 格式为 ONBUILD [INSTRUCTION] 配置当所创建的镜像作为其它新创建镜像的基础镜像时,所执行的操作指令。 例如: Dockerfile 使用如下的内容创建了镜像 image-A 。 [...] ONBUILD ADD . /app/src
app:v1.0:指定构建的镜像名字 .:构建镜像时的上下文目录。固定写法,构建镜像时要先切换到放有 Dockerfile 的目录下。 镜像构建完成后,就可以使用新镜像提供服务啦。可以使用 docker images | grep app 来查看生成的镜像。 我们可以通过 docker
SWR镜像已经配置了相应的构建环境需求,现需要拉取镜像和代码,登陆镜像内执行构建命令。
由于部分镜像体积较大,pull的过程非常慢,希望可以推出镜像缓存/预热的功能
为什么要使用Dockerfile? 问题:在dockerhub中官方提供很多镜像已经能满足我们的所有服务了,为什么还需要自定义镜像 核心作用:日后用户可以将自己应用打包成镜像,这样就可以让我们应用进行容器运行.还可以对官方镜像做扩展,以打包成我们生产应用的镜像。 Dockerfile 基本结构 一个典型的
这几天想在昇腾AI处理器上使用PyTorch进行模型训练,但是官方AscendHub提供的镜像版本很老(PyTorch版本1.5),望尽快推出1.8版本PyTorch镜像
https://ascendhub.huawei.com/#/detail/ascend-infer下载的镜像,修改HwHiAiUser密码的时候试过Admin@123,Mind@123,admin@huawei.com都不是,请问这个镜像的密码是多少?
对Jenkins镜像来说,一定要独占域名,在域名根目录下。这样只修改hosts就能使用。否则,几乎不可用,要通过自建代理的复杂手段才行。建议:申请一个子域名,比如jenkins.mirrors.huawei.com。把镜像内容挪到这个子域名下,或者内部自建子域名反向代理到原位置。这样用起来会方便许多。
一种让云手机通过编码容器出流访问公网和配置vpn的方法【方案概述】这里的编码容器是指运行在云手机服务器上容器虚拟机,每台云手机服务器都会默认启动一个编码容器。该方案是将云手机的流量导入到编码容器,并在编码容器上设置vpn。【方案约束】该方案目前只适用于1620服务器。【实施步骤】 1、
CCE最佳实践-游戏容器化改造提供的镜像有问题,烦请尽快更新镜像,急求提供镜像的联系人
么推荐自定义镜像进行训练。另:之前跑自定义镜像教程有些坑,2020年10月15日华为官网更新了教程,基本覆盖了之前所有的坑。这里我对整个流程进行一次解读,方便大家排坑。本教程不包括任何AI方面的知识,只帮助跑通流程!!!!!内容包括:1. ModelArts自定义镜像训练环境;2
在别的路径下面则需要添加-f参数指定Dockerfile的路径。 - -t app:v1.0:指定构建的镜像名字 - .:构建镜像时的上下文目录。固定写法,构建镜像时要先切换到放有 Dockerfile 的目录下。 ![](https://ceshiren.co
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按下图教程配置,生成base镜像失败
Maven 镜像仓库 请求添加gradle plugins仓库: https://plugins.gradle.org/m2/ 这样gradle用起来就更爽了
download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ 下载cuda的速度太慢,希望可以增加国内的cuda 适配 ubuntu的镜像源,谢谢 :)