ubuntu将python项目打包到docker
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常用的 shell 脚本,包括 centos, Ubuntu, Mac osx, 以及 Docker, Python 等常用软件
项目内容: 包含常用软件的shell 安装脚本,以及依赖配置.(包括 Centos, Ubuntu, Mac OSX 等) 会有功能说明文档. 会注明日期,(安装方法有时效性) 项目结构: CentOS 6.5-X64 nginx python mysql redis mongodb Ubuntu 14.04-X64 nginx python mysql redis mongodb MacOSX brew-install.sh brew-cask-install.sh
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python-ci:带有circleCI的python示例
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Python网络爬虫实习报告总结归纳.docx
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Ubuntu安装Docker教程[源码]
本文详细介绍了在Ubuntu系统上安装Docker和Docker Compose的步骤。首先,文章解释了Docker和Docker Compose的基本概念及其作用。接着,提供了卸载旧版本Docker的方法,并详细说明了更新软件包、安装依赖、添加GPG密钥和软件源的步骤。随后,文章指导读者如何安装Docker,配置用户组,验证安装以及查看版本和镜像。最后,文章还介绍了两种安装Docker Compose的方法,包括从官网下载和通过pip安装,并提供了运行Docker Compose项目的步骤。
解决Docker容器libcudart缺失问题[项目源码]
作者在将Python算法项目打包成Docker镜像时遇到libcudart.so.12.0缺失的错误,原因是镜像中缺少cuda-12.0。通过更换基础镜像为nvidia/cuda:12.6.0-base-ubuntu24.04解决了问题,该镜像包含所需的libcudart.so.12.0文件。虽然需要重新安装Python,但这一步骤可以通过GPT协助完成。文章还提供了从NVIDIA Docker Hub获取相应镜像的方法,例如使用docker pull nvidia/cuda:12.6.0-base-ubuntu20.04命令。
Docker搭建Ubuntu开发环境[可运行源码]
本文详细介绍了如何在Mac电脑上使用Docker搭建Ubuntu开发环境,以替代传统的虚拟机方式。首先,作者阐述了使用Docker的优势,包括资源占用少、启动快速等。接着,文章分步骤讲解了Docker的安装、镜像源配置、Ubuntu镜像拉取、开发环境配置(如安装C/C++编译器、Python等)以及如何将配置好的环境保存为新的镜像并上传至Docker Hub。整个过程旨在帮助开发者在轻量级环境中高效完成开发工作。
Ubuntu部署YOLOv8教程[代码]
本文详细介绍了在Ubuntu 20.04系统上利用Docker部署YOLOv8目标检测算法的完整流程。内容包括容器环境准备、基础镜像导入、容器创建与配置、Python环境设置、YOLOv8依赖库安装、训练与推理验证,以及最终镜像打包与移植。教程提供了从零开始的步骤说明,包括Docker和NVIDIA-Docker的安装、CUDA和cuDNN环境的配置、YOLOv8工程的下载与运行,以及如何将配置好的环境打包成镜像以便在其他宿主机上快速部署。
Ubuntu安装PyTorch[项目源码]
本文介绍了在Ubuntu系统上使用.whl文件安装旧版本PyTorch和Torchvision的方法。由于运行GitHub上的代码时,新版本的PyTorch可能导致依赖库安装失败,作者建议下载与特定CUDA版本对应的PyTorch的.whl文件。文章提供了下载链接(https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html),并提醒用户注意选择正确的CUDA版本和系统类型。安装步骤包括将文件下载到Downloads文件夹,激活虚拟环境后使用pip安装指定的.whl文件。作者还提到后续可以考虑使用Docker镜像来简化环境配置。
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