Ce projet propose une image Docker légère basée sur CentOS 7, intégrant Miniconda et PyTorch avec support CUDA 11.1. Conçue pour les environnements d'intégration continue, elle facilite la création et le test d'applications utilisant le deep learning. L'image est optimisée pour des performances reproductibles dans des pipelines CI/CD.

Ce projet permet de déployer et d'exécuter des applications graphiques, notamment celles utilisant OpenGL, dans un environnement Docker optimisé pour les GPU NVIDIA. Il facilite le développement et le test d'applications graphiques en offrant une solution portable et reproductible, tout en garantissant des performances élevées grâce à l'accélération matérielle.

Ce projet centralise des images Singularity/Apptainer destinées à des tests d'intégration continue sur la plateforme JeanZay. Les images, converties depuis des images Docker, intègrent des dépendances essentielles comme HDF5, NetCDF, parmetis et XIOS. Elles sont optimisées pour fonctionner avec différents compilateurs (GNU, Intel, NVidia) et architectures (CPU, GPU), facilitant ainsi la reproductibilité des tests dans un environnement de calcul haute performance.

Ce projet permet de déployer et configurer un GitLab Runner sur une machine virtuelle Debian 11. Il facilite l'automatisation des pipelines CI/CD en exécutant des tâches définies dans GitLab. Le service peut être personnalisé pour différents types d'exécuteurs (Docker, Packer, Shell) et inclut des options de cache S3 pour optimiser les performances. Idéal pour les équipes DevOps souhaitant automatiser leurs processus de développement et de déploiement.

Ce projet propose une image Docker et un environnement conda optimisés pour installer PyTorch avec support CUDA 11.7 sur Python 3.10. Il vise à réduire l'empreinte mémoire tout en offrant une configuration prête à l'emploi pour le développement et l'exécution de modèles d'apprentissage profond. Idéal pour les chercheurs et développeurs en intelligence artificielle nécessitant une infrastructure GPU performante et légère.