# Docker 镜像 (简体中文|[English](Docker_Images_EN.md)) 该文档维护了 Paddle Serving 提供的镜像列表。 ## 获取镜像 您可以通过两种方式获取镜像。 1. 通过 TAG 直接从 dockerhub 或 `registry.baidubce.com` 拉取镜像,具体TAG请参见下文的**镜像说明**章节的表格。 ```shell docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving: ``` 2. 基于 Dockerfile 构建镜像 建立新目录,复制对应 Dockerfile 内容到该目录下 Dockerfile 文件。执行 ```shell docker build -f tools/${DOCKERFILE} -t registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving: . ``` ## 镜像说明 若需要基于源代码二次开发编译,请使用后缀为-devel的版本。 **在TAG列,0.7.0也可以替换成对应的版本号,例如0.5.0/0.4.1等,但需要注意的是,部分开发环境随着某个版本迭代才增加,因此并非所有环境都有对应的版本号可以使用。** | 镜像选择 | 操作系统 | TAG | Dockerfile | | :----------------------------------------------------------: | :-----: | :--------------------------: | :----------------------------------------------------------: | | CPU development | Ubuntu16 | 0.8.0-devel | [Dockerfile.devel](../tools/Dockerfile.devel) | | GPU (cuda10.1-cudnn7-tensorRT6-gcc54) development | Ubuntu16 | 0.8.0-cuda10.1-cudnn7-gcc54-devel (not ready) | [Dockerfile.cuda10.1-cudnn7-gcc54.devel](../tools/Dockerfile.cuda10.1-cudnn7-gcc54.devel) | | GPU (cuda10.1-cudnn7-tensorRT6) development | Ubuntu16 | 0.8.0-cuda10.1-cudnn7-devel | [Dockerfile.cuda10.1-cudnn7.devel](../tools/Dockerfile.cuda10.1-cudnn7.devel) | | GPU (cuda10.2-cudnn7-tensorRT6) development | Ubuntu16 | 0.8.0-cuda10.2-cudnn7-devel | [Dockerfile.cuda10.2-cudnn7.devel](../tools/Dockerfile.cuda10.2-cudnn7.devel) | | GPU (cuda10.2-cudnn8-tensorRT7) development | Ubuntu16 | 0.8.0-cuda10.2-cudnn8-devel | [Dockerfile.cuda10.2-cudnn8.devel](../tools/Dockerfile.cuda10.2-cudnn8.devel) | | GPU (cuda11.2-cudnn8-tensorRT8) development | Ubuntu16 | 0.8.0-cuda11.2-cudnn8-devel | [Dockerfile.cuda11.2-cudnn8.devel](../tools/Dockerfile.cuda11.2-cudnn8.devel) | **Java镜像:** ``` registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:0.8.0-cuda10.2-java ``` **XPU镜像:** ``` registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:xpu-arm # for arm xpu user registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:xpu-x86 # for x86 xpu user ``` ## 运行CUDA容器的要求 运行CUDA容器需要至少具有一个支持CUDA的GPU以及与您所使用的CUDA工具包版本兼容的驱动程序。 运行CUDA容器的机器**只需要相应的NVIDIA驱动程序**,而CUDA工具包不是必要的。 相关CUDA工具包版本、驱动版本和GPU架构的关系请参阅 [nvidia-docker wiki](https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/CUDA)。 # (附录)所有镜像列表 开发镜像: | Env | Version | Docker images tag | OS | Gcc Version | |----------|---------|------------------------------|-----------|-------------| | CPU | >=0.5.0 | 0.8.0-devel | Ubuntu 16 | 8.2.0 | | | <=0.4.0 | 0.4.0-devel | CentOS 7 | 4.8.5 | | Cuda10.1 | >=0.5.0 | 0.8.0-cuda10.1-cudnn7-devel | Ubuntu 16 | 8.2.0 | | | <=0.4.0 | 0.4.0-cuda10.1-cudnn7-devel | CentOS 7 | 4.8.5 | | Cuda10.2+Cudnn7 | >=0.5.0 | 0.8.0-cuda10.2-cudnn7-devel | Ubuntu 16 | 8.2.0 | | | <=0.4.0 | Nan | Nan | Nan | | Cuda10.2+Cudnn8 | >=0.5.0 | 0.8.0-cuda10.2-cudnn8-devel | Ubuntu 16 | 8.2.0 | | | <=0.4.0 | Nan | Nan | Nan | | Cuda11.2 | >=0.5.0 | 0.8.0-cuda11.2-cudnn8-devel | Ubuntu 16 | 8.2.0 | | | <=0.4.0 | Nan | Nan | Nan | 运行镜像: 运行镜像比开发镜像更加轻量化, 运行镜像提供了serving的whl和bin,但为了运行期更小的镜像体积,没有提供诸如cmake这样但开发工具。 如果您想了解有关信息,请检查文档[在Kubernetes上使用Paddle Serving](./Run_On_Kubernetes_CN.md)。 | Env | Version | Docker images tag | OS | Gcc Version | Size | |----------|---------|------------------------------|-----------|-------------|------| | CPU | 0.8.0 | 0.8.0-runtime | Ubuntu 16 | 8.2.0 | 3.9 GB | | Cuda10.1 | 0.8.0 | 0.8.0-cuda10.1-cudnn7-runtime | Ubuntu 16 | 8.2.0 | 10 GB | | Cuda10.2 | 0.8.0 | 0.8.0-cuda10.2-cudnn8-runtime | Ubuntu 16 | 8.2.0 | 10.1 GB | | Cuda11.2 | 0.8.0 | 0.8.0-cuda11.2-cudnn8-runtime| Ubuntu 16 | 8.2.0 | 14.2 GB |