tocdepth: 2

Создание с помощью CLI-утилиты окружения с нужной версией Python и CUDA

Рассмотрим пример создания окружения с версиями:

Python — 3.11.

CUDA — 12.1.0.

Примечание

Поддерживается установка версии CUDA, начиная с 11.8 и выше.
При работе в Jupyter Server, созданном из образа jupyter-server:0.0.95, необходимо пересоздать окружения, созданные в jupyter-server:0.0.94. Пересоздание поможет избежать некорректного поведения окружения.

Создайте Jupyter Server с образом cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-server версии 0.0.90 и выше.
Выберите JupyterLab.
Запустите терминал.

См.также

Нестабильная работа терминала Jupyter Server из Яндекс.Браузера
Вызовите справку с помощью команды:
```
mlspace environments create --help
```
В терминале выполните команду:
```
mlspace environments create --env llama_trainer --python 3.11 --cuda 12.1.0
```
Доступные CUDA-версии приведены в документации Anaconda.

См.также

Документация NVIDIA по установке Conda (en).
Проверьте наличие созданного окружения:
```
mlspace environments list
```
Примечание

Список доступных окружений может выводиться достаточно долго из-за проверки CUDA в каждом образе. В дальнейших релизах мы ускорим работу.

Обратите внимание, что при выполнении команды conda env list вы можете увидеть в терминале список незнакомых окружений. Эти окружения остались от ранее созданных ноутбуков.

Удалите лишние окружения, если ноутбуки, в которых они были созданы, уже удалены.

См.также

Была ли статья полезной?