modelscope 的docker GPU镜像创建容器报错

想问一下解决了吗

个人解决方案： 先用cup镜像创建分配了gpu资源的容器，然后手动安装torch gpu版本

尝试以下方法：

1. 检查您的 Docker 版本：请确保您使用的 Docker 版本与官方文档中推荐的版本相匹配。您可以在 Docker 官方文档中查找有关 GPU 支持的 Docker 版本的信息：https://docs.docker.com/get-docker/

2. 更新 Docker：如果您的 Docker 版本过旧，请尝试更新到最新版本。您可以通过以下命令更新 Docker：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get upgrade
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3. 检查您的 NVIDIA GPU 驱动程序：请确保您已安装了适用于您的 NVIDIA GeForce RTX 3060 的最新 GPU 驱动程序。您可以从 NVIDIA 官方网站下载合适的驱动程序：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx

4. 创建自定义镜像：如果您仍然遇到问题，您可以尝试创建一个基于官方镜像的自定义镜像，以便在您的环境中运行。以下是创建自定义镜像的步骤：

   docker pull modelscope/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.7.1-py38-torch2.0.1-tf1.15.5-1.8.0
   docker tag modelscope/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.7.1-py38-torch2.0.1-tf1.15.5-1.8.0 your-username/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.7.1-py38-torch2.0.1-tf1.15.5-1.8.0
   docker push your-username/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.7.1-py38-torch2.0.1-tf1.15.5-1.8.0
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请注意，将 your-username 替换为您在 Docker Hub 上的用户名。

这个问题看起来像是你的 Docker 镜像和你的操作系统或者硬件有一些兼容性问题。

首先，你的镜像 9994f77d181f 是从阿里云的镜像库中获取的，它被设计为在具有 CUDA 11.7.1、PyTorch 2.0.1、TensorFlow 1.15.5 和 PyTorch 1.8.0 支持的 Ubuntu 20.04 环境中运行。

问题可能出在几个地方：

Windows 10 和 Docker Desktop 的限制：虽然 Docker Desktop 可以在 Windows 10 上运行，但是有一些 GPU 功能可能无法在 Windows 系统中完全正常工作。尤其是在 Windows 10 中，Docker Desktop 可能无法完全支持 NVIDIA GPU。这可能是你无法在该环境下启动容器的原因。
镜像问题：可能这个镜像并不完全兼容你的环境。你可以尝试使用其他的 Docker 镜像，比如基于 Ubuntu 20.04 的官方 PyTorch 或者 TensorFlow 镜像，看看是否能正常运行。
NVIDIA Container Toolkit 的安装：这个问题可能是因为 NVIDIA Container Toolkit 没有正确安装或者配置。你需要确认你的系统中已经正确安装了这个工具包，并且已经按照文档正确配置了 Docker。