提交 70076d08 编写于 作者: T typhoonzero

update docker docs

上级 dc21a58b
......@@ -3,6 +3,43 @@ PaddlePaddle的Docker容器使用方式
PaddlePaddle目前唯一官方支持的运行的方式是Docker容器。因为Docker能在所有主要操作系统(包括Linux,Mac OS X和Windows)上运行。 请注意,您需要更改 `Dockers设置 <https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/627>`_ 才能充分利用Mac OS X和Windows上的硬件资源。
Docker使用入门
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几个基础的概念帮助理解和使用Docker:
- *镜像*:一个Docker镜像是一个打包好的软件。它包含了这个软件本身和它所依赖的运行环境。PaddlePaddle的Docker镜像就包含了PaddlePaddle的Python库以及其依赖的多个Python库。这样我们可以直接在Docker中运行需要的程序而不需要安装后在执行。可以执行:
.. code-block:: bash
docker images
来列出当前系统中的所有镜像,同样可以执行:
.. code-block:: bash
docker pull paddlepaddle/paddle:0.10.0
来下载Docker镜像,paddlepaddle/paddle是从官方镜像源Dockerhub.com下载的,推荐国内用户使用ocker.paddlepaddle.org/paddle下载。
- *容器*: 如果说一个Docker镜像就是一个程序,那容器就是这个程序运行时产生的“进程”。
实际上,一个容器就是一个操作系统的进程,但是是运行在独立的进程空间,文件系统以及网络之上。
可以执行:
.. code-block:: bash
docker run paddlepaddle/paddle:0.10.0
来使用一个镜像启动一个容器。
- 默认情况下,Docker容器会运行在独立的文件系统空间之上,我们无法在Docker容器中
访问到主机上的文件。可以通过*挂载Volume*的方式,将主机上的文件或目录挂载到
Docker容器中。下面的命令把当前目录挂载到了容器中的 /data 目录下,容器使用
debian镜像,并且启动后执行 :code:`ls /data`。
.. code-block:: bash
docker run --rm -v $(pwd):/data debian ls /data
PaddlePaddle发布的Docker镜像使用说明
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......@@ -12,11 +49,11 @@ PaddlePaddle需要的所有编译工具。把编译出来的PaddlePaddle也打
像,称为生产镜像,里面涵盖了PaddlePaddle运行所需的所有环境。每次
PaddlePaddle发布新版本的时候都会发布对应版本的生产镜像以及开发镜像。运
行镜像包括纯CPU版本和GPU版本以及其对应的非AVX版本。我们会在
`dockerhub.com <https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/>`_ 提供最新
的Docker镜像,可以在"tags"标签下找到最新的Paddle镜像版本。为了方便在国
内的开发者下载Docker镜像,我们提供了国内的镜像服务器供大家使用。如果您
在国内,请把文档里命令中的paddlepaddle/paddle替换成
docker.paddlepaddle.org/paddle。
`dockerhub.com <https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/>`_
和国内镜像`docker.paddlepaddle.org` 提供最新
的Docker镜像,可以在"tags"标签下找到最新的Paddle镜像版本。
**注意:为了方便在国内的开发者下载Docker镜像,我们提供了国内的镜像服务器供大家使用。如果您在国内,请把文档里命令中的paddlepaddle/paddle替换成docker.paddlepaddle.org/paddle。**
1. 开发镜像::code:`paddlepaddle/paddle:0.10.0-dev`
......@@ -68,6 +105,8 @@ docker.paddlepaddle.org/paddle。
如果输出是No,就需要选择使用no-AVX的镜像
**注:在0.10.0之后的版本,PaddlePaddle都可以自动判断硬件是否支持AVX,所以无需判断AVX即可使用**
以上方法在GPU镜像里也能用,只是请不要忘记提前在物理机上安装GPU最新驱动。
为了保证GPU驱动能够在镜像里面正常运行,我们推荐使用[nvidia-docker](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker)来运行镜像。
......
......@@ -63,12 +63,35 @@ CPU-only version and a CUDA GPU version and their no-AVX versions.
We put the docker images on `dockerhub.com
<https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/>`_. You can find the
latest versions under "tags" tab at dockerhub.com. If you are in
China, you can use our Docker image registry mirror to speed up the
download process. To use it, please replace all paddlepaddle/paddle in
the commands to docker.paddlepaddle.org/paddle.
latest versions under "tags" tab at dockerhub.com.
1. Production images, this image might have multiple variants:
** NOTE: If you are in China, you can use our Docker image registry mirror to speed up the download process. To use it, please replace all paddlepaddle/paddle in the commands to docker.paddlepaddle.org/paddle.**
1. development image :code:`paddlepaddle/paddle:<version>-dev`
This image has packed related develop tools and runtime
environment. Users and developers can use this image instead of
their own local computer to accomplish development, build,
releasing, document writing etc. While different version of paddle
may depends on different version of libraries and tools, if you
want to setup a local environment, you must pay attention to the
versions. The development image contains:
- gcc/clang
- nvcc
- Python
- sphinx
- woboq
- sshd
Many developers use servers with GPUs, they can use ssh to login to
the server and run :code:`docker exec` to enter the docker
container and start their work. Also they can start a development
docker image with SSHD service, so they can login to the container
and start work.
2. Production images, this image might have multiple variants:
- GPU/AVX::code:`paddlepaddle/paddle:<version>-gpu`
- GPU/no-AVX::code:`paddlepaddle/paddle:<version>-gpu-noavx`
......@@ -84,7 +107,7 @@ the commands to docker.paddlepaddle.org/paddle.
if cat /proc/cpuinfo | grep -i avx; then echo Yes; else echo No; fi
**NOTE:versions after 0.10.0 will automatically detect system AVX support, so manual detect is not needed in this case.**
To run the CPU-only image as an interactive container:
.. code-block:: bash
......@@ -103,29 +126,6 @@ the commands to docker.paddlepaddle.org/paddle.
nvidia-docker run -it --rm paddlepaddle/paddle:0.10.0-gpu /bin/bash
2. development image :code:`paddlepaddle/paddle:<version>-dev`
This image has packed related develop tools and runtime
environment. Users and developers can use this image instead of
their own local computer to accomplish development, build,
releasing, document writing etc. While different version of paddle
may depends on different version of libraries and tools, if you
want to setup a local environment, you must pay attention to the
versions. The development image contains:
- gcc/clang
- nvcc
- Python
- sphinx
- woboq
- sshd
Many developers use servers with GPUs, they can use ssh to login to
the server and run :code:`docker exec` to enter the docker
container and start their work. Also they can start a development
docker image with SSHD service, so they can login to the container
and start work.
Train Model Using Python API
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