安装PaddlePaddle的Docker镜像¶
PaddlePaddle提供了Docker的使用镜像。PaddlePaddle推荐使用Docker进行PaddlePaddle的部署和 运行。Docker是一个基于容器的轻量级虚拟环境。具有和宿主机相近的运行效率,并提供 了非常方便的二进制分发手段。
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6个Docker image:
- paddledev/paddle:cpu-latest: PaddlePaddle的CPU二进制
- paddledev/paddle:gpu-latest: PaddlePaddle的GPU二进制
- paddledev/paddle:cpu-devel-latest: PaddlePaddle的CPU二进制,同时包含CPU开发环境和源码
- paddledev/paddle:gpu-devel-latest: PaddlePaddle的GPU二进制,同时包含GPU开发环境和源码
- paddledev/paddle:cpu-demo-latest: PaddlePaddle的CPU二进制,同时包含CPU开发环境、源码和运行demo的必要依赖
- paddledev/paddle:gpu-demo-latest: PaddlePaddle的GPU二进制,同时包含GPU开发环境、源码和运行demo的必要依赖
同时,不同的稳定版本,会将latest替换成稳定版本的版本号。
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 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 docker pull
命令预先下载镜像,也可以直接执行
docker run
命令运行镜像。执行方法如下:
$ docker run -it paddledev/paddlepaddle:latest-cpu
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
$ 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 -it paddledev/paddlepaddle:latest-gpu
进入Docker container后,运行 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, paddle
脚本, python的
paddle
包和 py_paddle
包。其中:
paddle
脚本和paddle
的python包是PaddlePaddle的训练主要程序。使用paddle
脚本可以启动PaddlePaddle的训练进程和pserver。而paddle
脚本 中的二进制使用了paddle
的python包来做配置文件解析等工作。- python包
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:
FROM paddledev/paddle:cpu-latest
MAINTAINER PaddlePaddle dev team <paddle-dev@baidu.com>
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:
# 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:
# 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:
$ ssh -p 8022 root@YOUR_HOST_MACHINE
至此,您就可以远程的使用PaddlePaddle啦。