安装PaddlePaddle的Docker镜像 ============================ PaddlePaddle项目提供官方 `Docker `_ 镜像。Docker镜像是我们目前唯一官方支持的部署和运行方式。 下述内容将分为如下几个类别描述。 * PaddlePaddle提供的Docker镜像版本 * 下载和运行Docker镜像 * 注意事项 PaddlePaddle提供的Docker镜像版本 -------------------------------- 我们提供了12个 `Docker image `_ ,他们的image name都是 :code:`paddledev/paddle` ,tag分别为 +-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+ | | normal | devel | demo | +=================+==================+========================+=======================+ | CPU | cpu-latest | cpu-devel-latest | cpu-demo-latest | +-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+ | GPU | gpu-latest | gpu-devel-latest | gpu-demo-latest | +-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+ | CPU WITHOUT AVX | cpu-noavx-latest | cpu-noavx-devel-latest | cpu-noavx-demo-latest | +-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+ | GPU WITHOUT AVX | gpu-noavx-latest | gpu-noavx-devel-latest | gpu-noavx-demo-latest | +-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+ 其中,横向包括三个版本,normal,devel和demo。 * Normal: 正常的Docker image,只包括paddle的二进制 * Devel: 包括Paddle的二进制、编译环境和源代码 * Demo: 包括Paddle运行demo所需要的依赖 纵向包括四个版本,他们是。 * CPU: CPU版本。需要支持AVX指令集的CPU * GPU: GPU版本。需要支持AVX指令集的CPU * CPU WITHOUT AVX: CPU版本,不支持AVX指令集的CPU也可以运行 * GPU WITHOUT AVX: GPU版本,不需要AVX指令集的CPU也可以运行。 用户可以选择对应版本的docker image。使用如下脚本可以确定本机的CPU是否支持 :code:`AVX` 指令集\: .. code-block:: bash if cat /proc/cpuinfo | grep -q avx ; then echo "Support AVX"; else echo "Not support AVX"; fi 如果输出 :code:`Support AVX`,则可以选择上表中的AVX版本PaddlePaddle。否则需要选择非AVX的PaddlePaddle。选择普通CPU版本的devel版本的image,则可以使用 :code:`paddledev/paddle:cpu-devel-latest` 来引用这个image。 PaddlePaddle提供的镜像并不包含任何命令运行,想要运行PaddlePaddle,您需要进入镜像运行PaddlePaddle 程序或者自定义一个含有启动脚本的image。具体请参考注意事项中的 :code:`使用ssh访问PaddlePaddle镜像` 下载和运行Docker镜像 -------------------- 为了运行PaddlePaddle的docker镜像,您需要在机器中安装好Docker。安装Docker需要您的机器 至少具有3.10以上的linux kernel。安装方法请参考 `Docker的官方文档 `_ 。如果您使用 mac osx或者是windows机器,请参考 `mac osx的安装文档 `_ 和 `windows 的安装文档 `_ 。 您可以使用 :code:`docker pull` 命令预先下载镜像,也可以直接执行 :code:`docker run` 命令运行镜像。执行方法如下: .. code-block:: bash $ docker run -it paddledev/paddle:cpu-latest 即可启动和进入PaddlePaddle的container。如果运行GPU版本的PaddlePaddle,则需要先将 cuda相关的Driver和设备映射进container中,脚本类似于 .. code-block:: bash $ export CUDA_SO="$(\ls /usr/lib64/libcuda* | xargs -I{} echo '-v {}:{}') $(\ls /usr/lib64/libnvidia* | xargs -I{} echo '-v {}:{}')" $ export DEVICES=$(\ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device {}:{}') $ docker run ${CUDA_SO} ${DEVICES} -it paddledev/paddle:gpu-latest 进入Docker container后,运行 :code:`paddle version` 即可打印出PaddlePaddle的版本和构建 信息。安装完成的PaddlePaddle主体包括三个部分, :code:`paddle` 脚本, python的 :code:`paddle` 包和 :code:`py_paddle` 包。其中\: * :code:`paddle` 脚本和 :code:`paddle` 的python包是PaddlePaddle的训练主要程序。使用 :code:`paddle` 脚本可以启动PaddlePaddle的训练进程和pserver。而 :code:`paddle` 脚本 中的二进制使用了 :code:`paddle` 的python包来做配置文件解析等工作。 * python包 :code:`py_paddle` 是一个swig封装的PaddlePaddle包,用来做预测和简单的定制化 训练。 注意事项 -------- 性能问题 ++++++++ 由于Docker是基于容器的轻量化虚拟方案,所以在CPU的运算性能上并不会有严重的影响。 而GPU的驱动和设备全部映射到了容器内,所以GPU在运算性能上也不会有严重的影响。 但是如果使用了高性能的网卡,例如RDMA网卡(RoCE 40GbE 或者 IB 56GbE),或者高性能的 以太网卡 (10GbE)。推荐使用将本地网卡,即 "--net=host" 来进行训练。而不使用docker 的网桥来进行网络通信。 远程访问问题和二次开发 ++++++++++++++++++++++ 由于PaddlePaddle的Docker镜像并不包含任何预定义的运行命令。所以如果想要在后台启用ssh 远程访问,则需要进行一定的二次开发,将ssh装入系统内并开启远程访问。二次开发可以 使用Dockerfile构建一个全新的docker image。需要参考 `Dockerfile的文档 `_ 和 `Dockerfile的最佳实践 `_ 两个文档。 简单的含有ssh的Dockerfile如下: .. code-block:: bash FROM paddledev/paddle:cpu-latest MAINTAINER PaddlePaddle dev team RUN apt-get update RUN apt-get install -y openssh-server RUN mkdir /var/run/sshd RUN echo 'root:root' | chpasswd RUN sed -ri 's/^PermitRootLogin\s+.*/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config RUN sed -ri 's/UsePAM yes/#UsePAM yes/g' /etc/ssh/sshd_config EXPOSE 22 CMD ["/usr/sbin/sshd", "-D"] 使用该Dockerfile构建出镜像,然后运行这个container即可。相关命令为\: .. code-block:: bash # cd到含有Dockerfile的路径中 $ docker build . -t paddle_ssh # 运行这个container,将宿主机的8022端口映射到container的22端口上 $ docker run -d -p 8022:22 --name paddle_ssh_machine paddle_ssh 执行如下命令即可以关闭这个container,并且删除container中的数据\: .. code-block:: bash # 关闭container $ docker stop paddle_ssh_machine # 删除container $ docker rm paddle_ssh_machine 如果想要在外部机器访问这个container,即可以使用ssh访问宿主机的8022端口。用户名为 root,密码也是root。命令为\: .. code-block:: bash $ ssh -p 8022 root@YOUR_HOST_MACHINE 至此,您就可以远程的使用PaddlePaddle啦。