提交 5914c5c7 编写于 作者: H helinwang 提交者: GitHub

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translate install paddle using docker to chinese
安装PaddlePaddle的Docker镜像
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PaddlePaddle的Docker容器使用方式
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PaddlePaddle项目提供官方 `Docker <https://www.docker.com/>`_ 镜像。Docker镜像是我们目前唯一官方支持的部署和运行方式
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
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
通过Docker容器开发PaddlePaddle
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PaddlePaddle提供的Docker镜像版本
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开发人员可以在Docker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。
我们提供了12个 `Docker image <https://hub.docker.com/r/paddledev/paddle/tags/>`_ ,他们的image name都是 :code:`paddledev/paddle` ,tag分别为
1. 将开发环境构建为Docker镜像
+-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+
| | normal | devel | demo |
+=================+==================+========================+=======================+
| CPU | cpu-latest | cpu-devel-latest | cpu-demo-latest |
+-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+
| GPU | gpu-latest | gpu-devel-latest | gpu-demo-latest |
+-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+
| CPU WITHOUT AVX | cpu-noavx-latest | cpu-noavx-devel-latest | cpu-noavx-demo-latest |
+-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+
| GPU WITHOUT AVX | gpu-noavx-latest | gpu-noavx-devel-latest | gpu-noavx-demo-latest |
+-----------------+------------------+------------------------+-----------------------+
.. code-block:: bash
其中,横向包括三个版本,normal,devel和demo。
git clone --recursive https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
cd Paddle
docker build -t paddle:dev -f paddle/scripts/docker/Dockerfile .
* Normal: 正常的Docker image,只包括paddle的二进制
* Devel: 包括Paddle的二进制、编译环境和源代码
* Demo: 包括Paddle运行demo所需要的依赖
纵向包括四个版本,他们是。
请注意,默认情况下,:code:`docker build` 不会将源码导入到镜像中并编译它。如果我们想这样做,需要设置一个参数:
* CPU: CPU版本。需要支持AVX指令集的CPU
* GPU: GPU版本。需要支持AVX指令集的CPU
* CPU WITHOUT AVX: CPU版本,不支持AVX指令集的CPU也可以运行
* GPU WITHOUT AVX: GPU版本,不需要AVX指令集的CPU也可以运行。
.. code-block:: bash
用户可以选择对应版本的docker image。使用如下脚本可以确定本机的CPU是否支持 :code:`AVX` 指令集\:
docker build -t paddle:dev -f paddle/scripts/docker/Dockerfile --build-arg BUILD_AND_INSTALL=ON .
.. code-block:: bash
if cat /proc/cpuinfo | grep -q avx ; then echo "Support AVX"; else echo "Not support AVX"; fi
2. 运行开发环境
当我们编译好了 :code:`paddle:dev`, 我们可以在docker容器里做开发,源代码可以通过挂载本地文件来被载入Docker的开发环境里面:
.. code-block:: bash
docker run -d -p 2202:22 -v $PWD:/paddle paddle:dev
以上代码会启动一个带有PaddlePaddle开发环境的docker容器,源代码会被挂载到 :code:`/paddle` 。
请注意, :code:`paddle:dev` 的默认入口是 :code:`sshd` 。以上的 :code:`docker run` 命令其实会启动一个在2202端口监听的SSHD服务器。这样,我们就能SSH进入我们的开发容器了:
.. code-block:: bash
ssh root@localhost -p 2202
3. 在Docker开发环境中编译与安装PaddlPaddle代码
如果输出 :code:`Support AVX`,则可以选择上表中的AVX版本PaddlePaddle。否则需要选择非AVX的PaddlePaddle。选择普通CPU版本的devel版本的image,则可以使用 :code:`paddledev/paddle:cpu-devel-latest` 来引用这个image。
当在容器里面的时候,可以用脚本 :code:`paddle/scripts/docker/build.sh` 来编译、安装与测试PaddlePaddle:
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 :code:`使用ssh访问PaddlePaddle镜像`
.. code-block:: bash
下载和运行Docker镜像
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/paddle/paddle/scripts/docker/build.sh
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/>`_ 。
以上指令会在 :code:`/paddle/build` 中编译PaddlePaddle。通过以下指令可以运行单元测试:
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
cd /paddle/build
ctest
纯CPU和GPU的docker镜像
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对于每一个PaddlePaddle版本,我们都会发布两个Docker镜像:纯CPU的和GPU的。我们通过设置 `dockerhub.com <https://hub.docker.com/r/paddledev/paddle/>`_ 自动运行以下两个命令:
.. code-block:: bash
$ docker run -it paddledev/paddle:cpu-latest
docker build -t paddle:cpu -f paddle/scripts/docker/Dockerfile .
docker build -t paddle:gpu -f paddle/scripts/docker/Dockerfile.gpu .
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
以交互容器方式运行纯CPU的镜像:
.. 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 ${CUDA_SO} ${DEVICES} -it paddledev/paddle:gpu-latest
docker run -it --rm paddledev/paddle:cpu-latest /bin/bash
进入Docker container后,运行 :code:`paddle version` 即可打印出PaddlePaddle的版本和构建
信息。安装完成的PaddlePaddle主体包括三个部分, :code:`paddle` 脚本, python的
:code:`paddle` 包和 :code:`py_paddle` 包。其中\:
或者,可以以后台进程方式运行容器:
* :code:`paddle` 脚本和 :code:`paddle` 的python包是PaddlePaddle的训练主要程序。使用
:code:`paddle` 脚本可以启动PaddlePaddle的训练进程和pserver。而 :code:`paddle` 脚本
中的二进制使用了 :code:`paddle` 的python包来做配置文件解析等工作。
* python包 :code:`py_paddle` 是一个swig封装的PaddlePaddle包,用来做预测和简单的定制化
训练。
.. code-block:: bash
注意事项
--------
docker run -d -p 2202:22 paddledev/paddle:cpu-latest
性能问题
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然后用密码 :code:`root` SSH进入容器:
由于Docker是基于容器的轻量化虚拟方案,所以在CPU的运算性能上并不会有严重的影响。
而GPU的驱动和设备全部映射到了容器内,所以GPU在运算性能上也不会有严重的影响。
.. code-block:: bash
但是如果使用了高性能的网卡,例如RDMA网卡(RoCE 40GbE 或者 IB 56GbE),或者高性能的
以太网卡 (10GbE)。推荐使用将本地网卡,即 "--net=host" 来进行训练。而不使用docker
的网桥来进行网络通信。
ssh -p 2202 root@localhost
远程访问问题和二次开发
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SSH方式的一个优点是我们可以从多个终端进入容器。比如,一个终端运行vi,另一个终端运行Python。另一个好处是我们可以把PaddlePaddle容器运行在远程服务器上,并在笔记本上通过SSH与其连接。
由于PaddlePaddle的Docker镜像并不包含任何预定义的运行命令。所以如果想要在后台启用ssh
远程访问,则需要进行一定的二次开发,将ssh装入系统内并开启远程访问。二次开发可以
使用Dockerfile构建一个全新的docker image。需要参考
`Dockerfile的文档 <https://docs.docker.com/engine/reference/builder/>`_ 和
`Dockerfile的最佳实践 <https://docs.docker.com/engine/userguide/eng-image/dockerfile_best-practices/>`_
两个文档。
简单的含有ssh的Dockerfile如下
以上方法在GPU镜像里也能用-只是请不要忘记按装CUDA驱动,以及告诉Docker
.. code-block:: bash
FROM paddledev/paddle:cpu-latest
export CUDA_SO="$(\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:gpu-latest
MAINTAINER PaddlePaddle dev team <paddle-dev@baidu.com>
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y openssh-server
RUN mkdir /var/run/sshd
RUN echo 'root:root' | chpasswd
非AVX镜像
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RUN sed -ri 's/^PermitRootLogin\s+.*/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config
RUN sed -ri 's/UsePAM yes/#UsePAM yes/g' /etc/ssh/sshd_config
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:
EXPOSE 22
CMD ["/usr/sbin/sshd", "-D"]
.. code-block:: bash
if cat /proc/cpuinfo | grep -i avx; then echo Yes; else echo No; fi
使用该Dockerfile构建出镜像,然后运行这个container即可。相关命令为\:
如果输出是No,我们就需要手动编译一个非AVX版本的镜像:
.. 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
cd ~
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
cd Paddle
docker build --build-arg WITH_AVX=OFF -t paddle:cpu-noavx -f paddle/scripts/docker/Dockerfile .
docker build --build-arg WITH_AVX=OFF -t paddle:gpu-noavx -f paddle/scripts/docker/Dockerfile.gpu .
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
文档
----
# 关闭container
$ docker stop paddle_ssh_machine
# 删除container
$ docker rm paddle_ssh_machine
Paddle的Docker镜像带有一个通过 `woboq code browser
<https://github.com/woboq/woboq_codebrowser>`_ 生成的HTML版本的C++源代码,便于用户浏览C++源码。
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\:
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:
.. code-block:: bash
$ ssh -p 8022 root@YOUR_HOST_MACHINE
docker run -d --name paddle-cpu-doc paddle:cpu
docker run -d --volumes-from paddle-cpu-doc -p 8088:80 nginx
至此,您就可以远程的使用PaddlePaddle啦
接着我们就能够打开浏览器在 http://localhost:8088/paddle/ 浏览代码
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