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Docker Compose + GPU + TensorFlow = ❤️
2017年08月31日 由 yining 发表
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Docker是一个开源的应用容器引擎——越来越多的人将它用于开发和分发上。即时环境设置、平台独立应用、即时解决方案、更好的版本控制、简化维护。可以说Docker是有很多好处的。
但是，当涉及到数据科学和深度学习时，你必须记住所有Docker标志，以便在主机和容器之间共享端口和文件，从而创建不必要的
这篇文章将为你介绍一种充分的的Docker实用工具集和GPU-ready的样板文件。
因此,代替这个:
你会得到这样的结果:
我们真正想要达到的目标是什么?
下面是我强烈推荐给每个深度学习者的工具列表:
首先，你需要一个CUDA工具包。工具包地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。如果你计划自己训练模型，那它绝对是必不可少的。我建议使用runfile安装程序类型而不是deb，因为它不会在将来的更新中破坏你的依赖。
(可选)如何检查它是否有效:
你不想用大量的库来占据你的电脑，并且害怕版本会被破坏。另外，你也不需要自己构建和安装东西——通常，Docker软件已经为你准备好了，并且装在图片里！Docker地址:https://www.docker.com/get-docker
如果你使用Docker的话，必须要有来自NVIDIA的实用工具——它确实简化了Docker容器内的GPU的使用。实用工具地址：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
安装很简单:
现在，代替每次都像这样分享nvidia的设备:
你可以使用nvidia-docker命令:
另外，你可以不用担心驱动版本的不匹配:Nvidia的docker插件会解决你的问题。
不幸的是，Docker Compose并不知道Nvidia Docker存在。幸运的是，有一个解决方案:有一个小的Python脚本可以nvidia-docker驱动程序生成配置。Python脚本地址：https://github.com/eywalker/nvidia-docker-compose
使用pip安装:
现在你可以使用nvidia-docker-compose命令而不是docker-compose。
如果你不想使用nvidia-docker-compose，你可以手动传递卷驱动（Volume Driver）程序。Volume Driver地址：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/NVIDIA-driver#alternatives。只需将这些选项添加到你的docker-compose.yml中:
但是nvidia-docker-compose需要键入21个字符！感觉有点多...
幸运的是，我们可以使用bash aliases. Open
通过运行
现在，让我们运行一个Tensorflow GPU-enable Docker容器。在项目目录中创建包含以下内容的docker-compose.yml文件:
现在我们可以用一个单独的命令来启动TensorFlow Jupiter：
doc是
你可以使用相同的命令来管理你的服务:
让我们来权衡一下它的利弊。
优点
缺点
但是，当涉及到数据科学和深度学习时，你必须记住所有Docker标志，以便在主机和容器之间共享端口和文件，从而创建不必要的
run.sh脚本，并且处理CUDA版本和GPU共享。如果你见过下面这个错误，你就会知道这个错误带来的麻烦:$ nvidia-smi
Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch
目标
这篇文章将为你介绍一种充分的的Docker实用工具集和GPU-ready的样板文件。
因此,代替这个:
docker run \
--rm \
--device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 \
--device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl \
--device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm \
-p 8888:8888 \
-v `pwd`:/home/user \
gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu
你会得到这样的结果:
doc up
我们真正想要达到的目标是什么?
- 使用一个命令管理我们的应用程序状态(运行、停止、删除)
- 将所有这些运行标志保存至我们可以交付到git repo的一个单独的配置文件中。
- 忘记GPU驱动程序版本的不匹配和共享
- 在Kubernetes或Rancher等生产工具中使用GPU-ready容器
下面是我强烈推荐给每个深度学习者的工具列表:
1.CUDA
首先，你需要一个CUDA工具包。工具包地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads。如果你计划自己训练模型，那它绝对是必不可少的。我建议使用runfile安装程序类型而不是deb，因为它不会在将来的更新中破坏你的依赖。
(可选)如何检查它是否有效:
cd /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery
make
./deviceQuery # Should print "Result = PASS"
你不想用大量的库来占据你的电脑，并且害怕版本会被破坏。另外，你也不需要自己构建和安装东西——通常，Docker软件已经为你准备好了，并且装在图片里！Docker地址:https://www.docker.com/get-docker
curl -sSL https://get.docker.com/ | sh
3.Nvidia Docker
如果你使用Docker的话，必须要有来自NVIDIA的实用工具——它确实简化了Docker容器内的GPU的使用。实用工具地址：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
安装很简单:
wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb
现在，代替每次都像这样分享nvidia的设备:
docker run --rm --device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0
--device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl --device /dev/nvidia-
uvm:/dev/nvidia-uvm nvidia/cuda nvidia-smi
你可以使用nvidia-docker命令:
nvidia-docker run --rm nvidia/cuda nvidia-smi
另外，你可以不用担心驱动版本的不匹配:Nvidia的docker插件会解决你的问题。
4.Docker Compose
它是非常有用的实用工具，允许你在文件中存储docker运行配置，并更容易地管理应用程序状态。尽管它的设计初衷是将多个docker容器组合在一起，但当你只有一个时，docker组合仍然非常有用。
选择一个稳定版本:https://github.com/docker/compose/releases
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.15.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
5.Nvidia Docker Compose
不幸的是，Docker Compose并不知道Nvidia Docker存在。幸运的是，有一个解决方案:有一个小的Python脚本可以nvidia-docker驱动程序生成配置。Python脚本地址：https://github.com/eywalker/nvidia-docker-compose
使用pip安装:
pip install nvidia-docker-compose
现在你可以使用nvidia-docker-compose命令而不是docker-compose。
替代
如果你不想使用nvidia-docker-compose，你可以手动传递卷驱动（Volume Driver）程序。Volume Driver地址：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/NVIDIA-driver#alternatives。只需将这些选项添加到你的docker-compose.yml中:
# Your nvidia driver version here
volumes:
nvidia_driver_375.26:
external: true
...
volumes:
- nvidia_driver_375.26:/usr/local/nvidia:ro
6. Bash aliases
但是nvidia-docker-compose需要键入21个字符！感觉有点多...
幸运的是，我们可以使用bash aliases. Open
~/.bashrc(有时叫做 ~/.bash_profile)在你喜欢的编辑器中，并输入这些行:alias doc='nvidia-docker-compose'
alias docl='doc logs -f --tail=100'
通过运行
source ~/.bashrc更新你的设置。开始一个TensorFlow服务
现在，让我们运行一个Tensorflow GPU-enable Docker容器。在项目目录中创建包含以下内容的docker-compose.yml文件:
version: '3'
services:
tf:
image: gcr.io/tensorflow/tensorflow:latest-gpu
ports:
- 8888:8888
volumes:
- .:/notebooks
现在我们可以用一个单独的命令来启动TensorFlow Jupiter：
doc up
doc是
nvidia-docker-compose 的别名，它将生成修改后的配置文件nvidia-docker-compose.yml与正确的volume-driver，然后运行docker-compose。你可以使用相同的命令来管理你的服务:
doc logs
doc stop
doc rm
# ...etc
结论
让我们来权衡一下它的利弊。
优点
- 忘记了GPU设备共享
- 你不用再担心Nvidia的驱动版本了
- 我们去掉了命令标志，支持干净和简单的配置
- 不再是管理容器状态的名称标志
- 广为人知的文档和广泛使用的实用程序
- 你的配置已经准备好了像Kubernetes这样的编制工具，这些工具可以理解docker-compose files文件
缺点
- 你必须安装更多的工具
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