Ce projet propose un environnement conteneurisé léger basé sur Miniconda, spécialement configuré pour Python 3.10 et PyTorch avec support CUDA 11.7. Il vise à réduire l'empreinte mémoire tout en offrant une solution prête à l'emploi pour les développeurs en intelligence artificielle ou en calcul scientifique nécessitant des accélérations GPU. Compatible avec Docker et Singularity/Apptainer, il facilite le déploiement et la reproductibilité des projets.