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<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN"
  "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">


<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
  <head>
    <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
    
    <title>安装PaddlePaddle的Docker镜像 &mdash; PADDLE  documentation</title>
    
    <link rel="stylesheet" href="../../_static/classic.css" type="text/css" />
    <link rel="stylesheet" href="../../_static/pygments.css" type="text/css" />
    
    <script type="text/javascript">
      var DOCUMENTATION_OPTIONS = {
        URL_ROOT:    '../../',
        VERSION:     '',
        COLLAPSE_INDEX: false,
        FILE_SUFFIX: '.html',
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      };
    </script>
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    <link rel="top" title="PADDLE  documentation" href="../../index.html" />
    <link rel="up" title="安装PaddlePaddle" href="index.html" />
    <link rel="next" title="使用deb包在Ubuntu上安装PaddlePaddle" href="ubuntu_install.html" />
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  </head>
  <body role="document">
    <div class="related" role="navigation" aria-label="related navigation">
      <h3>Navigation</h3>
      <ul>
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      </ul>
    </div>  

    <div class="document">
      <div class="documentwrapper">
        <div class="bodywrapper">
          <div class="body" role="main">
            
  <div class="section" id="paddlepaddledocker">
<h1>安装PaddlePaddle的Docker镜像<a class="headerlink" href="#paddlepaddledocker" title="Permalink to this headline"></a></h1>
<p>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。</p>
<p>下述内容将分为如下几个类别描述。</p>
<ul class="simple">
<li>PaddlePaddle提供的Docker镜像版本</li>
<li>下载和运行Docker镜像</li>
<li>注意事项</li>
</ul>
<div class="section" id="id1">
<h2>PaddlePaddle提供的Docker镜像版本<a class="headerlink" href="#id1" title="Permalink to this headline"></a></h2>
<p>我们提供了6个Docker image:</p>
<ul class="simple">
<li>paddledev/paddle:cpu-latest: PaddlePaddle的CPU二进制</li>
<li>paddledev/paddle:gpu-latest： PaddlePaddle的GPU二进制</li>
<li>paddledev/paddle:cpu-devel-latest: PaddlePaddle的CPU二进制,同时包含CPU开发环境和源码</li>
<li>paddledev/paddle:gpu-devel-latest: PaddlePaddle的GPU二进制,同时包含GPU开发环境和源码</li>
<li>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</li>
<li>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</li>
</ul>
<p>同时，不同的稳定版本，会将latest替换成稳定版本的版本号。</p>
<p>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
<cite>使用ssh访问PaddlePaddle镜像</cite></p>
</div>
<div class="section" id="docker">
<h2>下载和运行Docker镜像<a class="headerlink" href="#docker" title="Permalink to this headline"></a></h2>
<p>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
<a class="reference external" href="https://docs.docker.com/engine/installation/">Docker的官方文档</a> 。如果您使用
mac osx或者是windows机器，请参考
<a class="reference external" href="https://docs.docker.com/engine/installation/mac/">mac osx的安装文档</a> 和
<a class="reference external" href="https://docs.docker.com/engine/installation/windows/">windows 的安装文档</a> 。</p>
<p>您可以使用 <code class="code docutils literal"><span class="pre">docker</span> <span class="pre">pull</span></code> 命令预先下载镜像，也可以直接执行
<code class="code docutils literal"><span class="pre">docker</span> <span class="pre">run</span></code> 命令运行镜像。执行方法如下:</p>
<div class="highlight-bash"><div class="highlight"><pre><span></span>$ docker run -it paddledev/paddlepaddle:latest-cpu
</pre></div>
</div>
<p>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</p>
<div class="highlight-bash"><div class="highlight"><pre><span></span>$ <span class="nb">export</span> <span class="nv">CUDA_SO</span><span class="o">=</span><span class="s2">&quot;</span><span class="k">$(</span><span class="se">\l</span>s /usr/lib64/libcuda* <span class="p">|</span> xargs -I<span class="o">{}</span> <span class="nb">echo</span> <span class="s1">&#39;-v {}:{}&#39;</span><span class="k">)</span><span class="s2"> </span><span class="k">$(</span><span class="se">\l</span>s /usr/lib64/libnvidia* <span class="p">|</span> xargs -I<span class="o">{}</span> <span class="nb">echo</span> <span class="s1">&#39;-v {}:{}&#39;</span><span class="k">)</span><span class="s2">&quot;</span>
$ <span class="nb">export</span> <span class="nv">DEVICES</span><span class="o">=</span><span class="k">$(</span><span class="se">\l</span>s /dev/nvidia* <span class="p">|</span> xargs -I<span class="o">{}</span> <span class="nb">echo</span> <span class="s1">&#39;--device {}:{}&#39;</span><span class="k">)</span>
$ docker run -it paddledev/paddlepaddle:latest-gpu
</pre></div>
</div>
<p>进入Docker container后，运行 <code class="code docutils literal"><span class="pre">paddle</span> <span class="pre">version</span></code> 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 class="code docutils literal"><span class="pre">paddle</span></code> 脚本， python的
<code class="code docutils literal"><span class="pre">paddle</span></code> 包和 <code class="code docutils literal"><span class="pre">py_paddle</span></code> 包。其中:</p>
<ul class="simple">
<li><code class="code docutils literal"><span class="pre">paddle</span></code> 脚本和 <code class="code docutils literal"><span class="pre">paddle</span></code> 的python包是PaddlePaddle的训练主要程序。使用
<code class="code docutils literal"><span class="pre">paddle</span></code> 脚本可以启动PaddlePaddle的训练进程和pserver。而 <code class="code docutils literal"><span class="pre">paddle</span></code> 脚本
中的二进制使用了 <code class="code docutils literal"><span class="pre">paddle</span></code> 的python包来做配置文件解析等工作。</li>
<li>python包 <code class="code docutils literal"><span class="pre">py_paddle</span></code> 是一个swig封装的PaddlePaddle包，用来做预测和简单的定制化
训练。</li>
</ul>
</div>
<div class="section" id="id3">
<h2>注意事项<a class="headerlink" href="#id3" title="Permalink to this headline"></a></h2>
<div class="section" id="id4">
<h3>性能问题<a class="headerlink" href="#id4" title="Permalink to this headline"></a></h3>
<p>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。</p>
<p>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 &#8220;&#8211;net=host&#8221; 来进行训练。而不使用docker
的网桥来进行网络通信。</p>
</div>
<div class="section" id="id5">
<h3>远程访问问题和二次开发<a class="headerlink" href="#id5" title="Permalink to this headline"></a></h3>
<p>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
<a class="reference external" href="https://docs.docker.com/engine/reference/builder/">Dockerfile的文档</a> 和
<a class="reference external" href="https://docs.docker.com/engine/userguide/eng-image/dockerfile_best-practices/">Dockerfile的最佳实践</a>
两个文档。</p>
<p>简单的含有ssh的Dockerfile如下：</p>
<div class="highlight-python"><div class="highlight"><pre><span></span>FROM paddledev/paddle:cpu-latest

MAINTAINER PaddlePaddle dev team &lt;paddle-dev@baidu.com&gt;

RUN apt-get update
RUN apt-get install -y openssh-server
RUN mkdir /var/run/sshd
RUN echo &#39;root:root&#39; | chpasswd

RUN sed -ri &#39;s/^PermitRootLogin\s+.*/PermitRootLogin yes/&#39; /etc/ssh/sshd_config
RUN sed -ri &#39;s/UsePAM yes/#UsePAM yes/g&#39; /etc/ssh/sshd_config

EXPOSE 22

CMD    [&quot;/usr/sbin/sshd&quot;, &quot;-D&quot;]
</pre></div>
</div>
<p>使用该Dockerfile构建出镜像，然后运行这个container即可。相关命令为:</p>
<div class="highlight-bash"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="c1"># cd到含有Dockerfile的路径中</span>
$ docker build . -t paddle_ssh
<span class="c1"># 运行这个container，将宿主机的8022端口映射到container的22端口上</span>
$ docker run -d -p 8022:22  --name paddle_ssh_machine paddle_ssh
</pre></div>
</div>
<p>执行如下命令即可以关闭这个container，并且删除container中的数据:</p>
<div class="highlight-bash"><div class="highlight"><pre><span></span><span class="c1"># 关闭container</span>
$ docker stop paddle_ssh_machine
<span class="c1"># 删除container</span>
$ docker rm paddle_ssh_machine
</pre></div>
</div>
<p>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:</p>
<div class="highlight-bash"><div class="highlight"><pre><span></span>$ ssh -p <span class="m">8022</span> root@YOUR_HOST_MACHINE
</pre></div>
</div>
<p>至此，您就可以远程的使用PaddlePaddle啦。</p>
</div>
</div>
</div>


          </div>
        </div>
      </div>
      <div class="sphinxsidebar" role="navigation" aria-label="main navigation">
        <div class="sphinxsidebarwrapper">
  <h3><a href="../../index.html">Table Of Contents</a></h3>
  <ul>
<li><a class="reference internal" href="#">安装PaddlePaddle的Docker镜像</a><ul>
<li><a class="reference internal" href="#id1">PaddlePaddle提供的Docker镜像版本</a></li>
<li><a class="reference internal" href="#docker">下载和运行Docker镜像</a></li>
<li><a class="reference internal" href="#id3">注意事项</a><ul>
<li><a class="reference internal" href="#id4">性能问题</a></li>
<li><a class="reference internal" href="#id5">远程访问问题和二次开发</a></li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
</ul>

  <h4>Previous topic</h4>
  <p class="topless"><a href="index.html"
                        title="previous chapter">安装PaddlePaddle</a></p>
  <h4>Next topic</h4>
  <p class="topless"><a href="ubuntu_install.html"
                        title="next chapter">使用deb包在Ubuntu上安装PaddlePaddle</a></p>
  <div role="note" aria-label="source link">
    <h3>This Page</h3>
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      <li><a href="../../_sources/build_and_install/install/docker_install.txt"
            rel="nofollow">Show Source</a></li>
    </ul>
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  <h3>Quick search</h3>
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      <input type="text" name="q" />
      <input type="submit" value="Go" />
      <input type="hidden" name="check_keywords" value="yes" />
      <input type="hidden" name="area" value="default" />
    </form>
    <p class="searchtip" style="font-size: 90%">
    Enter search terms or a module, class or function name.
    </p>
</div>
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        </div>
      </div>
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             >index</a></li>
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      </ul>
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        &copy; Copyright 2016, PADDLE developers.
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  </body>
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