驱动 >=520.61.05

PyTorch 2.1.2 + CUDA 11.8

生成经过验证的生产级 Dockerfile 配置

配置摘要

框架
PyTorch 2.1.2
CUDA 版本
11.8
Python 支持
3.8, 3.9, 3.10, 3.11
最低驱动
>=520.61.05

PyTorch 2.1.2 新特性

  • 稳定的 torch.compile 基础
  • 自动混合精度训练增强
  • 改进的 CUDA 图支持

最佳用途

适用场景

  • 渐进式迁移到 PyTorch 2.x
  • 混合精度训练流程
  • 需要稳定 API 的项目

CUDA 11.8 优势

  • T4, V100 等旧 GPU 最佳选择
  • 最大兼容性
  • 经济高效的推理部署

限制: 缺少新版 CUDA 优化特性

生成 Dockerfile

配置选项

本地 GPU 或 CPU 环境

需要 NVIDIA 驱动版本 >=520.61.05
Dockerfile
1# syntax=docker/dockerfile:1
2# ^ Required for BuildKit cache mounts and advanced features
3
4# Generated by DockerFit (https://tools.eastondev.com/docker)
5# PYTORCH 2.1.2 + CUDA 11.8 | Python 3.11
6# Multi-stage build for optimized image size
7
8# ==============================================================================
9# Stage 1: Builder - Install dependencies and compile
10# ==============================================================================
11FROM nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04 AS builder
12
13# Build arguments
14ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
15
16# Environment variables
17ENV PYTHONUNBUFFERED=1
18ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
19ENV TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5;8.0;8.6"
20
21# Install Python 3.11 from deadsnakes PPA (Ubuntu 22.04)
22RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
23 software-properties-common \
24 && add-apt-repository -y ppa:deadsnakes/ppa \
25 && apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
26 python3.11 \
27 python3.11-venv \
28 python3.11-dev \
29 build-essential \
30 git
31 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
32
33# Create virtual environment
34ENV VIRTUAL_ENV=/opt/venv
35RUN python3.11 -m venv $VIRTUAL_ENV
36ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
37
38# Upgrade pip
39RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip setuptools wheel
40
41# Install PyTorch with BuildKit cache
42RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
43 pip install torch torchvision torchaudio \
44 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
45
46# Install project dependencies
47COPY requirements.txt .
48RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
49 pip install -r requirements.txt
50
51# ==============================================================================
52# Stage 2: Runtime - Minimal production image
53# ==============================================================================
54FROM nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu22.04 AS runtime
55
56# Labels
57LABEL maintainer="Generated by DockerFit"
58LABEL version="2.1.2"
59LABEL description="PYTORCH 2.1.2 + CUDA 11.8"
60
61# Environment variables
62ENV PYTHONUNBUFFERED=1
63ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
64ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
65ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
66
67# Install Python 3.11 runtime from deadsnakes PPA (Ubuntu 22.04)
68RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
69 software-properties-common \
70 && add-apt-repository -y ppa:deadsnakes/ppa \
71 && apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
72 python3.11 \
73 libgomp1
74 && apt-get remove -y software-properties-common \
75 && apt-get autoremove -y \
76 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
77
78# Create non-root user for security
79ARG USERNAME=appuser
80ARG USER_UID=1000
81ARG USER_GID=$USER_UID
82RUN groupadd --gid $USER_GID $USERNAME \
83 && useradd --uid $USER_UID --gid $USER_GID -m $USERNAME
84
85# Copy virtual environment from builder
86COPY --from=builder --chown=$USERNAME:$USERNAME /opt/venv /opt/venv
87ENV VIRTUAL_ENV=/opt/venv
88ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"
89
90# Set working directory
91WORKDIR /app
92
93# Copy application code
94COPY --chown=$USERNAME:$USERNAME . .
95
96# Switch to non-root user
97USER $USERNAME
98
99# Expose port
100EXPOSE 8000
101
102# Default command
103CMD ["python", "main.py"]
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常见问题

需要什么版本的 NVIDIA 驱动?

PyTorch 2.1.2 + CUDA 11.8 需要 NVIDIA 驱动版本 >=520.61.05 或更高。

运行 nvidia-smi 检查当前驱动版本。

应该使用哪个 Python 版本?

PyTorch 2.1.2 支持 Python 版本: 3.8, 3.9, 3.10, 3.11

推荐使用 Python 3.10 以获得最佳兼容性。

如何验证容器中的 GPU 访问?

构建镜像后运行:

docker run --gpus all your-image python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

如果 GPU 可访问,将输出 True