Ce projet propose un environnement conteneurisé léger et optimisé pour Python 3.10, intégrant PyTorch 1.13.1 avec support CUDA 11.7. Il facilite le déploiement de solutions d'apprentissage automatique et de calcul scientifique en réduisant les dépendances inutiles. Destiné aux chercheurs et développeurs, il permet une installation rapide et reproductible des outils nécessaires pour exploiter les GPU NVIDIA.

This project provides a Dockerfile for building a version of Nvidia Linux for Tegra Board Support Package, which can be applied on top of Grid'5000 std environment. It is designed to support high-performance computing, prototyping of AI and machine learning applications, and testing and validation of embedded systems.