很多镜像的cuda无法直接使用

问题描述

nvcc -v 无法显示版本号且未加入环境变量

任务类型（调试/训练/推理）

任务名

日志说明或问题截图

期望的解决方案或建议

可以贴上不能使用的镜像地址或镜像tag

平台推荐镜像：cuda11.8_python3.10_pytorch2.0.1_ubuntu22.04
192.168.242.22:443/default-workspace/fccb038c23234b9e80105d4ccd152117/image:cuda11.8_python3.10_pytorch2.0.1_ubuntu22.04
平台推荐镜像：py3.10_torch2.1_cuda11.8_cudnn8.7
192.168.242.22:443/default-workspace/fccb038c23234b9e80105d4ccd152117/image:py3.10_torch2.1_cuda11.8_cudnn8.7
等镜像
个人解决方案：
可以使用modelscope的里面的镜像这些镜像是可以直接迁移使用的
https://www.modelscope.cn/docs/%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%AE%89%E8%A3%85

感谢方案中为平台提供镜像

已更新gpu镜像

Deleting a branch is permanent. It CANNOT be undone. Continue?

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#1230 很多镜像的cuda无法直接使用

问题描述

相关环境（GPU/NPU）

相关集群（启智/智算）

任务类型（调试/训练/推理）

任务名

日志说明或问题截图

期望的解决方案或建议