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 才能充分利用Mac OS X和Windows上的硬件资源。

PaddlePaddle发布的Docker镜像使用说明

我们把PaddlePaddle的编译环境打包成一个镜像，称为开发镜像，里面涵盖了 PaddlePaddle需要的所有编译工具。把编译出来的PaddlePaddle也打包成一个镜 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 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。

1. 开发镜像：paddlepaddle/paddle:0.10.0-dev

   这个镜像包含了Paddle相关的开发工具以及编译和运行环境。用户可以使用开发镜像代替配置本地环境，完成开发，编译，发布， 文档编写等工作。由于不同的Paddle的版本可能需要不同的依赖和工具，所以如果需要自行配置开发环境需要考虑版本的因素。 开发镜像包含了以下工具：

   • gcc/clang
   • nvcc
   • Python
   • sphinx
   • woboq
   • sshd

   很多开发者会使用远程的安装有GPU的服务器工作，用户可以使用ssh登录到这台服务器上并执行 :code:`docker exec`进入开发镜像并开始工作， 也可以在开发镜像中启动一个SSHD服务，方便开发者直接登录到镜像中进行开发:

   以交互容器方式运行开发镜像：

   docker run -it --rm paddlepaddle/paddle:0.10.0-dev /bin/bash
   

   或者，可以以后台进程方式运行容器：

   docker run -d -p 2202:22 -p 8888:8888 paddledev/paddle:0.10.0-dev
   

   然后用密码 root SSH进入容器：

   ssh -p 2202 root@localhost
   

   SSH方式的一个优点是我们可以从多个终端进入容器。比如，一个终端运行vi，另一个终端运行Python。另一个好处是我们可以把PaddlePaddle容器运行在远程服务器上，并在笔记本上通过SSH与其连接。

2. 生产镜像：根据CPU、GPU和非AVX区分了如下4个镜像：

   • GPU/AVX：paddlepaddle/paddle:<version>-gpu
   • GPU/no-AVX：paddlepaddle/paddle:<version>-gpu-noavx
   • CPU/AVX：paddlepaddle/paddle:<version>
   • CPU/no-AVX：paddlepaddle/paddle:<version>-noavx

   纯CPU镜像以及GPU镜像都会用到AVX指令集，但是2008年之前生产的旧电脑不支持AVX。以下指令能检查Linux电脑是否支持AVX：

   if cat /proc/cpuinfo | grep -i avx; then echo Yes; else echo No; fi
   

   如果输出是No，就需要选择使用no-AVX的镜像

   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。

   nvidia-docker run -it --rm paddledev/paddle:0.10.0-gpu /bin/bash
   

   注意: 如果使用nvidia-docker存在问题，你也许可以尝试更老的方法，具体如下，但是我们并不推荐这种方法。：

   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 ${CUDA_SO} ${DEVICES} -it paddledev/paddle:0.10.0-gpu
   

3. 运行以及发布您的AI程序

   假设您已经完成了一个AI训练的python程序 a.py，这个程序是您在开发机上使用开发镜像完成开发。此时您可以运行这个命令在开发机上进行测试运行：

   docker run -it -v $PWD:/work paddle /work/a.py
   

   如果要使用GPU，请运行：

   nvidia-docker run -it -v $PWD:/work paddle /work/a.py
   

   这里`a.py`包含的所有依赖假设都可以在Paddle的运行容器中。如果需要包含更多的依赖、或者需要发布您的应用的镜像，可以编写`Dockerfile`使用`FROM paddledev/paddle:0.10.0` 创建和发布自己的AI程序镜像。

运行PaddlePaddle Book

Jupyter Notebook是一个开源的web程序，大家可以通过它制作和分享带有代码、公式、图表、文字的交互式文档。用户可以通过网页浏览文档。

PaddlePaddle Book是为用户和开发者制作的一个交互式的Jupyter Nodebook。 如果您想要更深入了解deep learning，PaddlePaddle Book一定是您最好的选择。

我们提供可以直接运行PaddlePaddle Book的Docker镜像，直接运行：

docker run -p 8888:8888 paddlepaddle/book

然后在浏览器中输入以下网址：

http://localhost:8888/

就这么简单，享受您的旅程！

通过Docker容器开发PaddlePaddle

开发人员可以在Docker开发镜像中开发PaddlePaddle。这样开发人员可以以一致的方式在不同的平台上工作 - Linux，Mac OS X和Windows。

1. 制作PaddlePaddle开发镜像

   PaddlePaddle每次发布新版本都会发布对应的开发镜像供开发者直接使用。这里介绍如生成造这个开发镜像。 生成Docker镜像的方式有两个，一个是直接把一个容器转换成镜像，另一个是创建Dockerfile并运行docker build指令按照Dockerfile生成镜像。第一个方法的好处是简单快捷，适合自己实验，可以快速迭代。第二个方法的好处是Dockerfile可以把整个生成流程描述很清楚，其他人很容易看懂镜像生成过程，持续集成系统也可以简单地复现这个过程。我们采用第二个方法。Dockerfile位于PaddlePaddle repo的根目录。生成生产镜像只需要运行：

   git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
   cd Paddle
   docker build -t paddle:dev .
   

   docker build这个命令的-t指定了生成的镜像的名字，这里我们用paddle:dev。到此，PaddlePaddle开发镜像就被构建完毕了。

2. 制作PaddlePaddle生产镜像

   生产镜像的生成分为两步，第一步是运行：

   docker run -v $(pwd):/paddle -e "WITH_GPU=OFF" -e "WITH_AVX=OFF" -e "WITH_TEST=ON" paddle:dev
   

   以上命令会编译PaddlePaddle，生成运行程序，以及生成创建生产镜像的Dockerfile。所有生成的的文件都在build目录下。“WITH_GPU”控制生成的生产镜像是否支持GPU，“WITH_AVX”控制生成的生产镜像是否支持AVX，”WITH_TEST“控制是否生成单元测试。

   第二步是运行：

   docker build -t paddle:prod -f build/Dockerfile ./build
   

   以上命令会按照生成的Dockerfile把生成的程序拷贝到生产镜像中并做相应的配置，最终生成名为paddle:prod的生产镜像。

3. 运行单元测试

   运行以下指令：

   docker run -it -v $(pwd):/paddle paddle:dev bash -c "cd /paddle/build && ctest"
   

文档

Paddle的Docker开发镜像带有一个通过 woboq code browser 生成的HTML版本的C++源代码，便于用户浏览C++源码。

只要在Docker里启动PaddlePaddle的时候给它一个名字，就可以再运行另一个Nginx Docker镜像来服务HTML代码：

docker run -d --name paddle-cpu-doc paddle:0.10.0-dev
docker run -d --volumes-from paddle-cpu-doc -p 8088:80 nginx

接着我们就能够打开浏览器在 http://localhost:8088/paddle/ 浏览代码。