按照提供的AUTOMATIC1111，执行出现上述错误，要安装nvidia-container-ru

应该是使用的代码或工具（xFormers）没有使用CUDA支持构建，因此不支持相关的功能（如cutlassF、flshattF、max等）。解决此问题的方法可能是确保正确安装了CUDA和相关的GPU驱动程序，并使用支持CUDA的版本构建和运行代码

这个错误可能是因为您没有安装 nvidia-container-runtime 导致的。

nvidia-container-runtime 是一种针对 NVIDIA GPU 的运行时，用于在容器中提供 GPU 加速的支持。

建议您安装 nvidia-container-runtime 并重新尝试执行 AUTOMATIC1111，以下是一些常用的安装命令，您可以根据具体情况选择适合您的方式进行安装：

1. 使用 apt-get 安装（适用于 Ubuntu 系统）：

sudo apt-get update
sudo apt-get install nvidia-container-runtime

1. 使用 yum 安装（适用于 CentOS 系统）：

sudo yum update
sudo yum install nvidia-container-runtime

安装完成后，您可以重新执行 AUTOMATIC1111，检查问题是否已经解决。

根据您提供的提示信息，似乎是因为缺少nvidia-container-runtime导致的。nvidia-container-runtime是一个负责管理GPU加速容器的程序，可能缺少它会导致无法正确加载CUDA相关的组件和库文件。

如果您有使用GPU进行Deep Learning模型训练或推理的需求，需要安装nvidia-container-runtime才能正常工作。以下是安装nvidia-container-runtime的步骤：

1. 添加apt-key：

   curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
    sudo apt-key add -
   

2. 添加apt源：

   distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
   curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
   

3. 更新apt包列表：

   sudo apt-get update
   

4. 安装nvidia-container-runtime：

   sudo apt-get install nvidia-container-runtime
   

安装完成后，您可以重启Docker服务，并将--runtime=nvidia选项添加到Docker命令中来启用GPU加速。

但请注意，如果您只是进行CPU计算而非GPU计算，则不需要安装nvidia-container-runtime。

1. 安装NVIDIA驱动,CUDA 工具包,cuDNN和nvidia-container-runtime。
2. 重装xFormers,在命令中增加CUDA支持:

pip install xFormers[torch, tf, cuda100, cuda101]

1. 准备Dockerfile,增加如下内容: Dockerfile RUN apt-get update && apt-get install -y nvidia-container-runtime

ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all ENV NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES compute

WORKDIR /app COPY . . ENTRYPOINT ["python"] CMD ["main.py"] 4. 构建镜像:

docker build -t transformer:cuda . 5. 运行容器,将GPU设备挂载:

docker run --gpus all -v /dev/nvidia*:/dev/nvidia* transformer:cuda

1. 在代码中使用GPU进行Transformer计算:

model = Transformer(num_layers=6, d_model=512, nhead=8, dim_feedforward=2048, dropout=0.1, activation='relu', cuda=True) # Enable CUDA

从错误信息来看，似乎是您在使用一个需要使用GPU加速的框架（可能是xFormers或Triton等）时出现了问题，因为这些框架需要使用nvidia-container-runtime来执行容器中的GPU代码。

要解决这个问题，您需要在使用函数计算的过程中，为容器配置nvidia-container-runtime环境，以确保使用GPU加速的框架的正常运行。具体步骤如下：

1. 安装nvidia-container-runtime：您需要在函数计算使用的环境中，以root用户身份安装nvidia-container-runtime，可以参考官方文档：https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker

2. 在函数计算中配置nvidia-container-runtime环境：在函数计算中使用镜像启动时，需要将nvidia-container-runtime配置到您的Docker配置中。您可以使用如下脚本来完成此项操作：

#!/usr/bin/env bash

echo '{ "default-runtime": "nvidia", "runtimes": { "nvidia": { "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } } }' > /etc/docker/daemon.json
systemctl restart docker

1. 根据您的代码要求配置函数规格：在使用函数计算时，您需要根据您的代码所需的GPU、CPU、内存等要求选择合适的函数计算实例规格来启动函数。可以在函数计算控制台中设置合适规格的函数实例。

具体实现中可能还需要针对您具体的函数代码进行进一步的配置和优化。希望这些信息能够对您有所帮助。

本地运行GPU容器，需要使用nvidia-docker来运行

另外你的这个错误信息，多半是xFormers在构建时没有包括CUDA支持，需要重装xformers或自己编译

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户"

【回答】

你的系统可能不支持使用 cutlass 和 triton 函数。这些函数是用于执行用于加速深度学习的数学计算的，而你的系统可能不支持使用 CUDA 进行计算。

1、解决方案

安装 CUDA

2、步骤：

• 下载 CUDA 安装程序并按照说明安装 CUDA。
• 配置环境变量，以便 CUDA 可以在系统上正确安装和运行。
• 通过编辑 /etc/profile 或 /root/.bashrc 文件来设置环境变量。 设置参考：

export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-8.0

3、验证

编辑 nvidia-smi 命令来检查 CUDA 是否已安装并正常运行。