docker image pytorch_yolov8 c поддержкой nVidia GPU

Docker-образ, содержащий рабочее окружение для запуска ultralytics yolov8.

Данный репозиторий был подготовлен для доклада Используем GPU nvidia внутри docker-контейнера(ссылка на видеозапись) для участников онлайн курса MLOps и production подход к ML исследованиям 2.0 (ссылка на курс).

Файл презентации доклада размещен в данном репозитории ./Презентация.pdf.

Так же была подготовлена статья на Medium (сслыка).

Сборка docker-образа

• открываем терминал
• клонируем репозиторий с помощью git clone
• переходим в каталог .devcontainer, выполнив команду:

 cd .devcontainer

• выполняем команду сборки:

docker build -t pytorch_yolov8:0.0.1 .

Запуск docker-контейнера

Перейдем в каталог репозитория, выполнив команду:

cd ..

Выполним запуск контейнера следующей командой:

 docker run \
    --gpus all \
    --rm \
    -it \
    -v ./yolov8:/workspace \
    pytorch_yolov8:0.0.1

Docker-образ содержит рабочее окружение (все необходимые зависмости) для запуска ultralytics yolov8 - python-скриптов, Jupyter Notebook'ов и нейронных сетей семейства YOLOv8. Но самих скриптов и файлов нейронных сетей в нем нет.

Поэтому при запуске контейнера, к нему нужно примонтировать папку ./yolov8 с кодом.