《AI开发者的docker实践》之实践篇

1.创建镜像仓库账号

这里以申请阿里云容器镜像服务（免费），并创建仓库为例，其他仓库如dockerhub、谷歌、亚马逊、腾讯等详见对应产品说明书。

打开阿里云容器服务地址为（

https://cr.console.aliyun.com

）

注册开通后产品页面如下

第一步切换标签页到命名空间，创建地址唯一的命名空间

根据大赛要求选择对应的地域，其他的按照自己需求选择或填写

下一步，选择本地仓库，不建议其他选项，完成创建。

点击管理，可查看详情。

详情页如下，有基本的操作命令，仓库地址一般使用公网地址即可。

按照页面的指令在本地完成登陆:

export DOCKER_REGISTRY= your_registry_url<docker registry url>
(注意这里your_registry_url最后字段结尾，不能多不能少E.g registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/xxxx/xxxx)
docker login $DOCKER_REGISTRY \
    --username your_username \
    --password your_password      

2.实践docker 练习赛（天池）

2.1 练习赛链接&资料

gpu版本练习赛链接

【推荐】

cpu版本练习赛链接 从0开始大赛docker提交视频

演示

2.2 GPU版docker练习赛实践

这里以GPU版docker 练习赛中的练习一为例来构建镜像并提交：

首先我们写一个main.py，实现读取/tcdata下的数据，计算a*b 生成result.npy文件

#main.py
import os
import numpy as np
import torch

device = torch.device("cuda")

data_dir = '/tcdata'
a = np.load(os.path(data_dir,a.npy))
b = np.load(os.path(data_dir,b.npy))

a = torch.from_numpy(a).to(device)
b = torch.from_numpy(b).to(device)
c = torch.matmul(a,b).cpu()

print(c)
np.save("result.npy", c)
      

编写入口文件run.sh

#bin/bash
#打印GPU信息
nvidia-smi
#执行math.py
python3 math.py      

然后编写Dockerfile 用于打包main.py和运行环境为镜像

# Base Images
## 从天池基础镜像构建(from的base img 根据自己的需要更换，建议使用天池open list镜像链接：https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?postId=67720)
FROM registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/pytorch:1.1.0-cuda10.0-py3
##安装python依赖包
RUN pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
## 把当前文件夹里的文件构建到镜像的根目录下,并设置为默认工作目录
ADD . /
WORKDIR /
## 镜像启动后统一执行 sh run.sh
CMD ["sh", "run.sh"]      

命令行执行，构建镜像：

tips: 镜像命名根据自己申请的仓库registry来，可以省去tag步骤直接上传，保持本地镜像清洁。

$ docker build -t registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/xxxx/test:0.1 .      

上传镜像仓库

$ docker push registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/xxxx/test:0.1      

天池页面提交

正在运行的状态running,其他状态对应展开也可以看到详情，如错误状态展开可看到大致reason.

运行结束或者运行失败都会有邮件通知到提交人留在天池的邮箱里，收到提示即可回到大赛页面查看成绩及日志

3.docker 在本地使用gpu

docker在新的版本中均已支持直接调用gpu，通过--gpu 指定使用哪个gpu, --gpu all 则是使用所有gpu

前提：请确保已按照前文环境篇linux末尾安装了Nvidia对docker的软件支持。

docker run --gpu all registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/xxxx/test:0.1      

调试:

docker run -it --gpu all registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/xxxx/test:0.1 /bin/bash
#  nvidia-smi 
Thu Jan  7 19:04:55 2021       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 418.87.01    Driver Version: 418.87.01    CUDA Version: 10.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Tesla P100-PCIE...  On   | 00000000:00:08.0 Off |                    0 |
| N/A   29C    P0    24W / 250W |      0MiB / 16280MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  Tesla P100-PCIE...  On   | 00000000:00:09.0 Off |                    0 |
| N/A   31C    P0    26W / 250W |      0MiB / 16280MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
                                                                               
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|  No running processes found                                                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+