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深層学習コンテナを利用する方法

singularity pullを利用することで，sifイメージのダウンロードやDockerイメージのsifファイルへの変換が可能です．ここでは深層学習用コンテナを利用する例として，Dockerイメージのsifファイルへの変換例を示します．キャッシュや一時ファイルを/work/[ユーザID]領域以下に生成するように環境変数を設定しています．これらがない場合，/home容量のオーバーやディレクトリのアクセス権限によるエラーとなります．

例：ROCmのPyTorch Dockerイメージをsifに変換

$ export SINGULARITY_CACHEDIR=/work/yi041
$ export SINGULARITY_TMPDIR=/work/yi041
$ nohup singularity pull docker://rocm/pytorch:latest &

例：NGCのPytorch Dockerイメージをsifに変換

$ export SINGULARITY_CACHEDIR=/work/yi041
$ export SINGULARITY_TMPDIR=/work/yi041
$ nohup singularity pull docker://nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 &

-  ⇤ ← 2019-08-03 06:33:05時点のリビジョン1 → 
  サイズ: 49
  編集者: jn002
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  編集者: yi041
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-= NVIDIA GPU Cloudコンテナの実行方法 =
+= 深層学習コンテナを利用する方法 =

singularity pullを利用することで，sifイメージのダウンロードやDockerイメージのsifファイルへの変換が可能です．		
ここでは深層学習用コンテナを利用する例として，Dockerイメージのsifファイルへの変換例を示します．キャッシュや一時ファイルを/work/[ユーザID]領域以下に生成するように環境変数を設定しています．これらがない場合，/home容量のオーバーやディレクトリのアクセス権限によるエラーとなります．

例：ROCmのPyTorch Dockerイメージをsifに変換	
{{{		
$ export SINGULARITY_CACHEDIR=/work/yi041
$ export SINGULARITY_TMPDIR=/work/yi041
$ nohup singularity pull docker://rocm/pytorch:latest &
}}}

例：NGCのPytorch Dockerイメージをsifに変換	
{{{		
$ export SINGULARITY_CACHEDIR=/work/yi041
$ export SINGULARITY_TMPDIR=/work/yi041
$ nohup singularity pull docker://nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 &
}}}