资源
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Docker Hello World | 菜鸟教程 (runoob.com)
- Docker 的帮助文档
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Linux 下的 Docker 安装-使用文档-PaddlePaddle 深度学习平台
- 借助 Docker 安装 Paddle
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cnstark/pytorch-docker: Pure Pytorch Docker Images. (github.com)
- 借助 Docker 安装 pytorch
部署(Windows11 + Wsl2)
Docker 默认安装在 C 盘并且不可控,在安装前尝试将 Docker 迁移至 D 盘:
新建文件夹:C:\Program Files\Docker
和 D:\Program Files\Docker
使用管理员权限的 cmd:
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从 Docker: Accelerated Container Application Development 整一个 Windows 版本的 Docker。安装之。
进设置,把 Resources
-> Advanced
里的 Disk image location
移到 D 盘:
在 Docker Engine
里,添加 "registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com", "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"]
以获得镜像加速。
使用(paddleCPU)
获取镜像
获取镜像,让它下载,等:
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可以从 paddlepaddle/paddle - Docker Image | Docker Hub 获取更多镜像。
等它下载完:
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创建容器
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--name paddle_docker
:设定 Docker 的名称,paddle_docker
是自己设置的名称;-it
:参数说明容器已和本机交互式运行;-v $PWD:/paddle
:指定将当前路径(PWD 变量会展开为当前路径的绝对路径)挂载到容器内部的 /paddle 目录;registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.5.1
:指定需要使用的 image 名称,您可以通过docker images
命令查看;/bin/bash 是在 Docker 中要执行的命令
检查是否可用:
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关闭容器
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第二次使用
启动:
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进入:
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使用(paddleCPU + jupyter)
获取镜像
案例,拉取 Paddle 镜像(由于 Windows 不可以使用 Nvidia-docker,所以只能装 CPU 版本的),在 powershell 里运行(但是在 Ubuntu 下的子系统居然都可以运行,居然是相通的?):
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创建容器
装好后,创建容器:
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--name paddle_docker-jupyter
:设定 Docker 的名称,paddle_docker
是自己设置的名称;-it
:参数说明容器已和本机交互式运行;-v $PWD:/paddle
:指定将当前路径(PWD 变量会展开为当前路径的绝对路径)挂载到容器内部的 /paddle 目录;registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.5.1-jupyter
:指定需要使用的 image 名称,您可以通过docker images
命令查看;/bin/bash 是在 Docker 中要执行的命令。
使用容器
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--rm
:关闭容器后删除容器;--env USER_PASSWD="123"
:为 jupyter 设置登录密码,123
是自己设置的密码;-v $PWD:/home/paddle
:指定将当前路径(PWD 变量会展开为当前路径的绝对路径)挂载到容器内部的 /home/paddle 目录;registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.5.1-jupyter
:指定需要使用的 image 名称,您可以通过docker images
命令查看
这时就可以在浏览器中输入 http://localhost:80
进入 JupyterHub
这个用户名没说,好坑,查了使用 Docker 安装后,jupyter 的用户名是什么?· Issue #46931 · PaddlePaddle/Paddle (github.com)才知道是 jovyan
……
关闭容器
命令行下 Ctrl+C
解决。
使用(paddleGPU)
Nvidia-docker
安装 cuda:
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如需在 Linux 开启 GPU 支持,请安装 nvidia-docker
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nvidia-docker
命令老是不成功,查到 docker 启动容器报错 Unknown runtime specified nvidia. - luwanglin - 博客园 (cnblogs.com) 终于知道发生甚么事了,坑死我了。
设置好配置文件,添加 nvidia
属性:
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获取镜像
无聊的等待下载时间……妈的 12GB 慢死我了。
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创建容器
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查看 GPU 是否可用
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关闭容器
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第二次使用
启动:
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进入:
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