nablascom/cuda-pytorch

nablascom/cuda-pytorch镜像说明

镜像概述

本镜像由nablascom发布，整合CUDA与PyTorch环境，适配JupyterHub平台，为用户提供开箱即用的深度学习开发与运行环境，无需手动配置CUDA和PyTorch的依赖关系。

核心功能

1. 集成CUDA加速能力，支持GPU驱动的PyTorch模型训练与推理
2. 兼容JupyterHub平台，可作为计算节点镜像使用
3. 包含深度学习开发所需的基础工具与依赖库

使用场景

• 深度学习模型的开发、训练与验证
• JupyterHub集群中的GPU计算节点部署
• 科研或教育场景下的深度学习实验教学

配置说明

• 可通过环境变量调整PyTorch运行参数（如线程数、设备选择等）
• 配合JupyterHub使用时，需在平台配置中指定该镜像为计算节点镜像
• 支持本地目录挂载，实现数据与代码的持久化存储

部署示例

Docker Run命令

bash
docker run -d \
  -p 8888:8888 \
  -v /本地数据路径:/容器内工作路径 \
  --gpus all \
  nablascom/cuda-pytorch

（注：需确保Docker已配置NVIDIA GPU支持，--gpus all参数用于启用GPU加速）

Docker Compose示例

yaml
version: '3.8'
services:
  cuda-pytorch-jupyter:
    image: nablascom/cuda-pytorch
    ports:
      - "8888:8888"
    volumes:
      - ./local_workspace:/workspace
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]