安装PaddlePaddle的Docker镜像
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PaddlePaddle提供了Docker的使用镜像。PaddlePaddle推荐使用Docker进行Paddle的部署和
运行。Docker是一个基于容器的轻量级虚拟环境。具有和宿主机差不多的运行效率，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
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我们提供了6个Docker image\:

* paddledev/paddlepaddle\:latest-cpu\: Paddle的CPU二进制
* paddledev/paddlepaddle\:latest-gpu\： Paddle的GPU二进制
* paddledev/paddlepaddle\:latest-cpu-devel\: Paddle的CPU二进制,同时包含CPU开发环境和源码
* paddledev/paddlepaddle\:latest-gpu-devel\: Paddle的GPU二进制,同时包含GPU开发环境和源码
* paddledev/paddlepaddle\:latest-cpu-demo\: Paddle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/paddlepaddle\:latest-gpu-demo\: Paddle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paddle镜像`

下载和运行Docker镜像
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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 <https://docs.docker.com/engine/installation/>`_ 。如果您使用
mac osx或者是windows机器，请参考 
`mac osx的安装文档 <https://docs.docker.com/engine/installation/mac/>`_ 和
`windows 的安装文档 <https://docs.docker.com/engine/installation/windows/>`_ 。

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/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

..  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 -it paddledev/paddlepaddle:latest-gpu

进入Docker container后，运行 :code:`paddle version` 即可打印出paddle的版本和构建
信息。安装完成的paddle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paddle的训练主要程序。使用 
  :code:`paddle`脚本可以启动paddle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paddle包，用来做预测和简单的定制化
  训练。

注意事项
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性能问题
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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
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由于Paddle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 <https://docs.docker.com/engine/reference/builder/>`_ 和
`Dockerfile的最佳实践 <https://docs.docker.com/engine/userguide/eng-image/dockerfile_best-practices/>`_ 
两个文档。

简单的含有ssh的Dockerfile如下：

..  literalinclude:: paddle_ssh.Dockerfile

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。