用户在使用codex cli执行AI模型训练脚本时,发现Linux容器环境无法检测到GPU资源,而claude code则正常工作。经AI分析,codex cli在沙盒中运行,导致GPU隔离。尝试通过’codex –sandbox danger-full-access’等参数启动,但仅部分解决问题,阻碍了自动化bug修复流程。用户寻求社区建议,探索更完善的解决方案。此问题聚焦于AI工具在容器化环境中的资源管理优化,对提升开发效率和GPU调用技术具有实用价值。
原文链接:Linux.do
用户在使用codex cli执行AI模型训练脚本时,发现Linux容器环境无法检测到GPU资源,而claude code则正常工作。经AI分析,codex cli在沙盒中运行,导致GPU隔离。尝试通过’codex –sandbox danger-full-access’等参数启动,但仅部分解决问题,阻碍了自动化bug修复流程。用户寻求社区建议,探索更完善的解决方案。此问题聚焦于AI工具在容器化环境中的资源管理优化,对提升开发效率和GPU调用技术具有实用价值。
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最新评论
I don't think the title of your article matches the content lol. Just kidding, mainly because I had some doubts after reading the article.
这个AI状态研究很深入,数据量也很大,很有参考价值。
我偶尔阅读 这个旅游网站。激励人心查看路线。
文章内容很有深度,AI模型的发展趋势值得关注。
内容丰富,对未来趋势分析得挺到位的。
Thank you for your sharing. I am worried that I lack creative ideas. It is your article that makes me full of hope. Thank you. But, I have a question, can you help me?
光纤技术真厉害,文章解析得挺透彻的。
文章内容很实用,想了解更多相关技巧。