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用于语言模型开发的 5 个 Docker 容器
本文介绍了五个容器设置，这些设置始终帮助开发人员从想法到实验再到部署，而无需与自己的工具链作斗争。
来源:KDnuggets# 简介
#语言模型开发进展很快，但没有什么比混乱的环境、破碎的依赖关系或不同机器的行为不同的系统更能减慢它的速度。容器彻底解决了这个问题。
它们为您提供独立、可重复的设置，无论您在何处运行 GPU 库、Python 版本和机器学习框架，它们都保持稳定。
本文介绍了五个容器设置，这些设置始终帮助开发人员从想法到实验再到部署，而无需与自己的工具链作斗争。每个选项都提供不同风格的灵活性，它们共同满足了现代大语言模型 (LLM) 研究、原型设计、微调和本地推理的核心需求。
# 1.NVIDIA CUDA + cuDNN 基础镜像
// 为什么它很重要
//每个 GPU 驱动的工作流程都依赖于可靠的 CUDA 基础。 NVIDIA 的官方 CUDA 映像恰恰提供了这一点：一个维护良好、版本锁定的环境，其中包含 CUDA、cuDNN、NCCL（NVIDIA 集体通信库）以及深度学习工作负载所需的基本库。
依赖于可靠的 CUDA 基础 NVIDIA这些映像与 NVIDIA 自己的驱动程序和硬件生态系统紧密结合，这意味着您可以获得可预测的性能和最小的调试开销。
将 CUDA 和 cuDNN 放置在容器内可为您提供一个稳定的锚点，其在工作站、云虚拟机和多 GPU 服务器上的行为相同，此外还具有出色的容器安全性。
在容器安全方面表现出色强大的 CUDA 基础映像还可以保护您免受当 Python 包需要一个 CUDA 版本但您的系统有另一个版本时出现的臭名昭著的不匹配问题。
// 理想用例
当您训练中型到大型 LLM、使用自定义 CUDA 内核、尝试混合精度或运行大容量推理管道时，此设置效果最佳。
使用自定义 CUDA 内核