単にDockerの事しか書いてなかった。gpu-jupyterをpullするかビルドしてrunするのが一番手っ取り早いかな。それをベースにパッケージを追加する。さらにそれをsingularityイメージに変換する事でポータビリティを得ている。

zgmf-x20a のブックマーク 2024/03/12 03:24

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4750482043140593440/comment/zgmf-x20a" data-user-id="zgmf-x20a" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/zenn.dev/mkj/articles/33befbaf38c693" data-original-href="https://zenn.dev/mkj/articles/33befbaf38c693" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fzenn.dev%2Fmkj%2Farticles%2F33befbaf38c693" data-user-icon="/users/zgmf-x20a/profile.png">Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】</a><br><p style="clear: left">単にDockerの事しか書いてなかった。gpu-jupyterをpullするかビルドしてrunするのが一番手っ取り早いかな。それをベースにパッケージを追加する。さらにそれをsingularityイメージに変換する事でポータビリティを得ている。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/zgmf-x20a/20240312#bookmark-4750482043140593440"><span class="datetime-body">2024/03/12 03:24</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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Dockerで構築する機械学習環境【2024年版】

zenn.dev/mkj2024/03/11

Dockerを使った機械学習環境の構築方法株式会社松尾研究所で働いているからあげ（@karaage0703）です。松尾研究所では、機械学習（ここでは、予測モデル、画像認識からLLMまで幅広く扱います）を使う多数のプロ...

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