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在计算机上配置 GPU 可能非常困难。配置步骤会根据计算机的操作系统和计算机所具有的 NVIDIA GPU 类型而变化。更难的是，当 Docker 启动容器时，它几乎需要从头开始。虽然有些东西（比如 CPU 驱动程序）是预先为您配置的，但当您运行 docker 容器时，GPU 并未配置。幸运的是，您找到了这里解释的解决方案。它被称为 NVIDIA Container Toolkit。
在本文中，我们将介绍在 Docker 容器内访问机器 GPU 所需的步骤。
当您尝试在 Docker 中运行需要 GPU 的容器时，您可能会收到以下列出的任何错误。这些错误表明 Docker 和 Docker Compose 无法连接到您的 GPU。以下是一些常见的错误示例：
如果您遇到任何类似于上述列出的错误，以下步骤将帮助您解决它们。让我们逐步讨论您需要做什么才能允许 Docker 使用您的 GPU。
首先，您必须在基础机器上安装 NVIDIA GPU 驱动程序，然后才能在 Docker 中使用 GPU。由于操作系统、NVIDIA GPU 和 NVIDIA GPU 驱动程序的分布过多，这可能非常困难。您将运行的确切命令将根据这些参数而有所不同。如果您使用 NVIDIA TAO 工具包，我们有关于如何构建和部署自定义模型的指南。
以下资源可能有助于您配置计算机上的 GPU：
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