我正在尝试从我的 docker 容器内部使用 GPU。我在 Ubuntu 18.04 上使用版本为 19.03 的 docker。
如果我运行 nvidia-smi，在 docker 容器之外，我会得到以下输出。
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| NVIDIA-SMI 450.51.05 Driver Version: 450.51.05 CUDA Version: 11.0 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla T4 On | 00000000:00:1E.0 Off | 0 |
| N/A 30C P8 9W / 70W | 0MiB / 15109MiB | 0% Default …我正在使用 boto3 将文件上传到 S3 并将其路径保存在 FileField 中。
class SomeFile(models.Model):
file = models.FileField(upload_to='some_folder', max_length=400, blank=True, null=True)
对于上述模型，以下代码可用于创建记录。
ff = SomeFile(file='file path in S3')
ff.full_clean()
ff.save()
现在，当我使用 ModelSerializer 执行相同操作时。
class SomeFileSerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = SomeFile
fields = ('file')
运行下面的代码后出现此错误
rest_framework.exceptions.ValidationError: {'file': [ErrorDetail(string='提交的数据不是文件。请检查表单上的编码类型。', code='invalid')]}
serializer = SomeFileSerializer(data={'file': 'file path to S3'})
serializer.is_valid(raise_exception=True)
我需要帮助来设置序列化器以接受文件路径，而无需实际拥有该文件。
django django-models django-file-upload django-serializer django-rest-framework
我们正在从 AWS 迁移到 GCP。我使用AWS中的客户端VPN端点进入AWS中的VPC网络。GCP 中有什么替代方案可以让我快速设置并将笔记本电脑连接到 VPC 网络？如果没有确切的替代方案，最接近的替代方案是什么，请提供设置说明。
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