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GPU 资源分配避免“抢卡”冲突多用户或多任务场景下应明确指定使用的 GPU 编号# 只使用第0块GPU docker run --gpus device0 ... # 使用第0和第1块GPU docker run --gpus device0,1 ...也可结合CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量进一步控制docker run -e CUDA_VISIBLE_DEVICES0 ...3. 安全加固防止未授权访问公开暴露 Jupyter 或 SSH 存在风险建议采取以下措施Jupyter 设置 token 或密码认证SSH 启用密钥登录禁用密码生产环境关闭 22/8888 端口对外暴露改用反向代理或内网穿透。4. 镜像版本管理拒绝“latest”陷阱永远不要在生产环境使用latest标签。它可能随时更新破坏原有功能。正确做法是固定标签pytorch/pytorch:2.7.0-cuda11.8-devel并在团队内部统一使用同一镜像哈希值确保绝对一致。解决常见痛点一览问题现象根本原因解决方案“在我电脑能跑别人不行”环境差异使用environment.yml 统一镜像“torch.cuda.is_available()返回 False”CUDA 不匹配或驱动缺失使用预装镜像 nvidia-docker“多个项目依赖冲突”全局安装包为每个项目创建独立 conda 环境“安装过程报错一堆依赖问题”源不可靠或网络差使用-c pytorch -c nvidia官方源写在最后走向标准化 AI 开发今天深度学习不再是“能不能跑”的问题而是“能不能高效协作、稳定复现”的工程挑战。通过Anaconda Prompt管理虚拟环境配合PyTorch-CUDA 镜像提供运行时支持我们实际上建立了一套“基础设施即代码”IaC的工作模式environment.yml是环境说明书Dockerfile 是构建脚本容器是可移植的运行单元。这套方法不仅提升了个人效率更为团队协作、持续集成、科研复现打下了坚实基础。无论是学生做课程项目研究员发表论文还是企业落地产品掌握这套组合拳都能让你少走弯路把精力真正聚焦在模型创新上。技术的价值不在于炫技而在于让复杂的事变得简单可控。而这正是现代 AI 工程化的起点。