推荐配置驱动 >=550.54.15

PyTorch 2.4.1 + CUDA 12.4

生成经过验证的生产级 Dockerfile 配置

配置摘要

框架

PyTorch 2.4.1

CUDA 版本

12.4

Python 支持

3.8, 3.10, 3.11, 3.12

最低驱动

>=550.54.15

说明: 最新性能优化

PyTorch 2.4.1 新特性

torch.compile() 性能提升，支持更多模型架构
FlexAttention API 支持自定义注意力模式
CUDA 12.4 增强支持，内存效率提升
针对 NVIDIA Hopper 架构 (H100) 优化

性能: 相比 PyTorch 2.0，使用 torch.compile 推理速度提升可达 2 倍

最佳用途

适用场景

使用 torch.compile 优化的生产级 LLM 推理
使用 FlexAttention 的自定义 Transformer 架构
H100/A100 GPU 部署，追求最高性能

CUDA 12.4 优势

最新 GPU 特性 (H100, Ada Lovelace)
最新 Tensor Core 优化
torch.compile 最佳性能

生成 Dockerfile

配置选项

部署目标

本地 GPU 或 CPU 环境

框架

版本

CUDA 版本

最新性能优化

Python 版本

需要 NVIDIA 驱动版本 >=550.54.15

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 2.4.1 + CUDA 12.4 | 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:12.4.1-cudnn-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="8.0;8.6;8.9;9.0"
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:$PATH"
37 
38# Upgrade pip
39RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip setuptools wheel
40 
41# Install PyTorch with BuildKit cache
42RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
43    pip install torch torchvision torchaudio \
44    --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
45 
46# Install project dependencies
47COPY requirements.txt .
48RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
49    pip install -r requirements.txt
50 
51# ==============================================================================
52# Stage 2: Runtime - Minimal production image
53# ==============================================================================
54FROM nvidia/cuda:12.4.1-cudnn-runtime-ubuntu22.04 AS runtime
55 
56# Labels
57LABEL maintainer="Generated by DockerFit"
58LABEL version="2.4.1"
59LABEL description="PYTORCH 2.4.1 + CUDA 12.4"
60 
61# Environment variables
62ENV PYTHONUNBUFFERED=1
63ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
64ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
65ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
66 
67# Install Python 3.11 runtime from deadsnakes PPA (Ubuntu 22.04)
68RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
69    software-properties-common \
70    && add-apt-repository -y ppa:deadsnakes/ppa \
71    && apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
72    python3.11 \
73    libgomp1
74    && apt-get remove -y software-properties-common \
75    && apt-get autoremove -y \
76    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
77 
78# Create non-root user for security
79ARG USERNAME=appuser
80ARG USER_UID=1000
81ARG USER_GID=$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 2.4.1 + CUDA 12.4 需要 NVIDIA 驱动版本 >=550.54.15 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 2.4.1 支持 Python 版本: 3.8, 3.10, 3.11, 3.12。

推荐使用 Python 3.11 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。