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Docker如何配置使用GPU环境
参…Docker使用心得 最近使用Docker比较频繁特此想记录一下方便后续查找。
Docker常用命令Docker如何配置使用GPU环境如何使用Dockerfile构建镜像如何使用docker compose 实例化容器
Docker如何配置使用GPU环境
参考以下博客 https://blog.csdn.net/walkskyer/article/details/136224041
Docker常用命令
docker ps -a # 查看docker所有进程
docker logs [容器ID/容器名] # 查看容器日志
docker inspect [容器ID/容器名] # 查看容器配置
docker start/stop/restart [容器ID/容器名] # 启动/停止/重启容器
docker images # 查看所有镜像
docker rm [容器ID/容器名] # 删除某个容器
docker stats [容器ID/容器名] # 查看容器资源占用状况
# 实例化容器
# -itd: 交互式后台运行
# --gpus all: 开启所有GPU访问
# --restartalways: 随docker启动时启动
# --networkbridge 设置网络为桥接模式
# -p: 配置端口映射, 宿主机端口容器内端口多个映射可传多个-p参数
# --name: 配置容器名
# -e: 环境设定,
# TZAsia/Tokyo 设置时区为东京
# -v配置容器和宿主机路径映射关系, 宿主机路径容器内路径, 多个映射可传多个-v参数
docker run -i -t -d --gpus all --restartalways --networkbridge -p 80:5306 --name [容器名] -e TZAsia/Tokyo -v ./app:/app -v ./docker/start.sh:/app/start.sh [镜像名]:[版本号] [启动时执行的脚本或命令]
# 进入容器内部
docker exec -it --userroot [容器ID/容器名] /bin/bash
如何使用Dockerfile构建镜像 1、编写dockerfile文件 参考以下示例
# 指定基础镜像需要结合实际情况选定
FROM nvidia/cuda:11.7.1-devel-ubuntu20.04# 安装额外的环境依赖
RUN chsh -s /bin/bash
SHELL [/bin/bash, -c]
RUN apt-get update \apt-get install -y curl \apt-get install -y g-9 \apt install -y git
RUN apt-get install -y libgl1-mesa-glx
RUN export DEBIAN_FRONTENDnoninteractive apt-get install -y libglib2.0-0
RUN export CCgcc-9
RUN export CXXg-9
# 安装conda3
RUN curl https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh -o /anaconda.sh \/bin/bash /anaconda.sh -b -p /opt/conda \rm /anaconda.sh \ln -s /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh /etc/profile.d/conda.sh \echo . /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh ~/.bashrc
ENV PATH /opt/conda/bin:/opt/conda/condabin:$PATH
# 将文件临时映射到镜像内
ADD ./environment.yaml /tmp/data/# 创建虚拟环境
RUN conda env create -f /tmp/data/environment.yaml
RUN echo conda activate igpt_bfs ~/.bashrc
ENV PATH /opt/conda/envs/igpt_bfs/bin:$PATH# 安装python相关依赖
ADD . /tmp/data/
RUN source activate igpt_bfs pip install pybind11 conda env list
RUN pip install -r /tmp/data/igpt-pip.txt# 离线安装所需三方软件包
RUN cd /tmp/data/hnswlib/ python setup.py install
RUN cd /tmp/data/detectron2/ python setup.py install
RUN apt-get install -y build-essential git libde265-dev libdjvulibre-dev libfftw3-dev libghc-bzlib-dev libgoogle-perftools-dev libgraphviz-dev libgs-dev libheif-dev libjbig-dev libjemalloc-dev libjpeg-dev liblcms2-dev liblqr-1-0-dev liblzma-dev libopenexr-dev libopenjp2-7-dev libpango1.0-dev libraqm-dev libraw-dev librsvg2-dev libtiff-dev libwebp-dev libwmf-dev libxml2-dev libzip-dev libzstd-dev
RUN cd /tmp/data/ImageMagick-7.1.1-11 ./configure make make install ldconfig /usr/local/lib
RUN pip uninstall -y xformers pip install xformers0.0.16rc4252、构建镜像
docker build -t [镜像名:版本] [dockerfile文件所在的路径]
参考
docker build -t advsiement-generation:v1 . # . 代表当前路径如何使用docker compose 实例化容器 1、编写compose.yaml文件 参考以下配置
services:advertisement-generation:container_name: kozuchi-advertisement-generation # 指定实例化的容器名image: advertisement-generation:v1 # 指定镜像名和版本号restart: always # 配置容器随docker启动ports: # 配置容器端口映射- 80:5306environment:- TZAsia/Tokyo # 指定时区- NVIDIA_VISIBLE_DEVICESall # 配置gpuvolumes: # 配置容器路径映射- ../InternGPT:/app # 注意使用相对路径- ../docker/start.sh:/app/start.shcommand: /app/start.sh # 容器启动时执行命令或脚本deploy:resources:reservations:devices: # 配置gpu- driver: nvidiacapabilities: [gpu]
2、实例化容器 -d守护进程运行测试时可省略方便查看日志
docker compose up [-d] # 有些时候需要使用 docker-compose
