2と20のリビジョン間の差分 (その間の編集: 18回)

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，Singularityイメージファイル（sif）のダウンロードやDockerイメージのsifへの変換が可能です．ここでは深層学習用コンテナを入手する例として，Dockerイメージのsifへの変換を示します．

例：ROCmのPyTorch Dockerイメージをsifに変換

$ nohup singularity pull docker://rocm/pytorch:latest &

例：NGCのPytorch Dockerイメージをsifに変換

$ nohup singularity pull docker://nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 &

-  ⇤ ← 2019-08-03 06:33:56時点のリビジョン2 → 
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  編集者: jn002
  コメント:
+   ← 2025-06-23 14:41:48時点のリビジョン20 → ⇥
  サイズ: 611
  編集者: yi041
  コメント:
-削除された箇所はこのように表示されます。
+追加された箇所はこのように表示されます。
 行 1:
-= 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 =
 行 3:
-== NVIDIA GPU Cloud（NGC）の概要 ==
+singularity pullを利用することで，Singularityイメージファイル（sif）のダウンロードやDockerイメージのsifへの変換が可能です．ここでは深層学習用コンテナを入手する例として，Dockerイメージのsifへの変換を示します．
 行 5:
-== NGCコンテナの利用方法 ==
+例：ROCmのPyTorch Dockerイメージをsifに変換	
{{{		
$ nohup singularity pull docker://rocm/pytorch:latest &
}}}

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