forked from Dan4ick/Lidar_Muxa
ссылка на архив образа в README
This commit is contained in:
parent
0a40fb3f6c
commit
d1f350d7d6
1 changed files with 20 additions and 6 deletions
26
README.md
26
README.md
|
|
@ -9,8 +9,9 @@
|
||||||
|
|
||||||
## Быстрый старт для жюри
|
## Быстрый старт для жюри
|
||||||
|
|
||||||
Образ — файлом, если на стенде нет сети (архив — в разделе «Стенд без интернета»), или
|
Образ — файлом, если на стенде нет сети ([`flyguard_image.tar`, 4.7 ГБ, Google Drive](https://drive.google.com/file/d/1fJLz3b0-mmJL1YsTFRozKp1CIKm5f0NX/view?usp=sharing);
|
||||||
сборкой из репозитория там, где сеть есть:
|
скачать из терминала — раздел «Стенд без интернета»), или сборкой из репозитория там, где
|
||||||
|
сеть есть:
|
||||||
|
|
||||||
```bash
|
```bash
|
||||||
docker load -i flyguard_image.tar
|
docker load -i flyguard_image.tar
|
||||||
|
|
@ -130,10 +131,23 @@ docker load -i flyguard_image.tar.gz # на стенде
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
После `docker load` все команды ниже работают как есть. Образ — 9.3 ГБ, из них 6.6 ГБ —
|
После `docker load` все команды ниже работают как есть. Образ — 9.3 ГБ, из них 6.6 ГБ —
|
||||||
PyTorch с библиотеками CUDA (раздел «Видеокарта»); архив — около 5 ГБ. Наш готовый архив —
|
PyTorch с библиотеками CUDA (раздел «Видеокарта»); архив — около 5 ГБ.
|
||||||
`flyguard_image.tar`, 4.7 ГБ: слои в нём уже сжаты, поэтому `gzip` поверх не нужен, а
|
|
||||||
`docker load -i` принимает и `.tar`, и `.tar.gz`. Проверено на чистом движке: архив загружен в
|
Наш готовый архив — [`flyguard_image.tar` на Google Drive](https://drive.google.com/file/d/1fJLz3b0-mmJL1YsTFRozKp1CIKm5f0NX/view?usp=sharing),
|
||||||
Docker Desktop 29.8 (Windows 11, WSL 2) и работает с `--gpus all` и без него.
|
4.7 ГБ (4 727 330 816 байт). Из терминала — без браузера и без предупреждения Drive о большом
|
||||||
|
файле:
|
||||||
|
|
||||||
|
```bash
|
||||||
|
curl -L -o flyguard_image.tar "https://drive.usercontent.google.com/download?id=1fJLz3b0-mmJL1YsTFRozKp1CIKm5f0NX&export=download&confirm=t"
|
||||||
|
```
|
||||||
|
```bash
|
||||||
|
sha256sum flyguard_image.tar # 410b0f8d00167db8df5de9365e195b0bd934b695660d2cca2a787aae06b81422
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
Слои в нём уже сжаты (gzip), поэтому `gzip` поверх не нужен, а `docker load -i` принимает и
|
||||||
|
`.tar`, и `.tar.gz`. Архив самодостаточный: внутри все 69 слоёв образа, хеш каждого сходится,
|
||||||
|
так что чистому движку больше ничего не нужно. Проверено: `docker load` в Docker Desktop 29.8
|
||||||
|
(Windows 11, WSL 2) — 5.5 мин, образ работает с `--gpus all` и без него.
|
||||||
|
|
||||||
Если сети нет и там, где собирается образ, колёса PyTorch скачиваются на соседней машине
|
Если сети нет и там, где собирается образ, колёса PyTorch скачиваются на соседней машине
|
||||||
(`python docker/fetch_wheels.py`) и отдаются сборке любым HTTP-сервером — аргумент
|
(`python docker/fetch_wheels.py`) и отдаются сборке любым HTTP-сервером — аргумент
|
||||||
|
|
|
||||||
Loading…
Reference in a new issue