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为了充分利用 NVIDIA GPU，我们使用了 NVIDIA Container 工具包，该工具包允许用户构建和运行 GPU 加速容器。有关此工具的更多详细信息，请访问 NVIDIA 网站。最后，我们使用了基于 NVIDIA 的 TensorFlow docker 镜像（可在 nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.12-tf2-py3 获得）定制的 docker 容器。此镜像提供了一个庞大的工具生态系统，使工程师和数据科学家可以使用 JupyterLab、TensorFlow、Keras、RAPIDS cuDF 库等开发 ML 应用程序。这种方法提供了 Docker 的灵活性：用户可以构建和自定义自己的镜像，并根据自己的需求部署特定的 Docker 容器。
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