Как пользоваться Deepo и Docker в облачных GPU

В статье мы расскажем о технологии Docker Cloud на облачном хостинге GPU в REG.RU.

Deepo — это Docker-образ, который:

позволяет быстро настроить среду глубокого обучения;
поддерживает почти все популярные фреймворки;
поддерживает работу с графическими ускорителями, содержит CUDA и cuDNN, а также работает в режиме CPU-only;
работает на Linux (версия CPU / версия GPU), Windows (версия CPU) и MacOS (версия CPU).

В репозитории Deepo также можно найти генератор для создания Deepo-образов и настройки собственного окружения.

В этом туториале мы расскажем, как работать с Deepo и Docker на облачном сервере с GPU.

Как зайти в docker-контейнер Deepo и работать с ним

Deepo стартует при запуске сервера, поэтому можно сразу же пользоваться любыми доступными фреймворками через консоль или в Jupyter Notebook.

Если вы хотите зайти в докер-контейнер через консоль:

1.
Зайдите на сервер с Ubuntu, используя подключение SSH.
2.
Выведите список доступных контейнеров с помощью команды: docker container ls -a

Убедитесь, что в списке присутствует контейнер с именем deepo:

        CONTAINER ID     IMAGE                       STATUS                NAMES
c422bb11132e     regru/deepo:latest    ...   Up 30 minutes         deepo

4.
Введите команду docker exec для подключения к запущенному контейнеру: docker exec -it deepo /bin/bash

Готово, вы вошли в контейнер и теперь можете пользоваться доступными библиотеками. Чтобы выйти из контейнера, наберите в терминале exit.

Как создать свой docker-контейнер

Основой docker-контейнеров являются docker-образы. Сам образ неизменяем, а при запуске он преобразуется в контейнер — изолированную среду, где вы можете устанавливать и настраивать все необходимые пакеты. После этого изменённый контейнер можно сохранить как новый образ или обновить существующий.

Перед тем как создать докер-контейнер, напишите Dockerfile — набор инструкций, на основе которых строится образ.

1.
Зайдите на сервер с Ubuntu, используя подключение SSH.

Создайте новую директорию и сам Dockerfile:

        mkdir ~/myimages
cd ~/myimages/
touch Dockerfile

3.
Откройте файл с помощью vim: vim Dockerfile
Нажмите i, чтобы перейти в режим вставки (insert mode).

4.
Для примера напишем несколько простых команд для создания образа с Ubuntu 16.04:
Берём версию ubuntu 16.04
```
        FROM ubuntu:16.04
    
```
Обновляем пакеты
```
        RUN apt update && apt full-upgrade -y
    
```
С полным списком команд для создания образов можно ознакомиться в документации Docker Cloud Server.

5.
Сохраняем файл, нажав ESC и введя: :wq

6.
Теперь соберите образ, используя команду docker build: docker build -t my/image ~/myimages
Где my/image — название образа, ~/myimages — путь к директории, в которой находится Dockerfile.

7.
Проверьте, что сборка прошла успешно и образ появился в системе: docker images | grep 'my/image'
Вы должны увидеть строку вида: my/image latest be144b0999df 13 seconds ago 144MB

8.
Чтобы запустить контейнер c поддержкой CUDA, выполните: nvidia-docker run -it my/image /bin/bash
Если вам не требуется поддержка CUDA для контейнера, используйте: docker run -it my/image /bin/bash

Готово, теперь вы можете использовать свой контейнер на сервере.

Как создать Docker-образ

Вы можете сохранить контейнер в виде нового образа или обновить существующий образ.

Перед тем как создать докер-образ, узнайте ID контейнера.

1.
Выйдите из запущенного контейнера с помощью команды exit. Затем введите команду: docker ps -a
Вы увидите сведения обо всех контейнерах:
```
        CONTAINER ID     IMAGE                       STATUS                NAMES

c422bb11132e     regru/deepo:latest    ...   Up 30 minutes         deepo
    
```

2.
Сохраняем контейнер как новый образ. Выполните команду: docker commit c422bb11132e new/deepo:latest
Где c422bb11132e — ID сохраняемого контейнера, new/deepo — название нового образа, latest — тэг (версия образа, опционально).
Убедиться, что новый образ появился в системе, можно с помощью команды docker images.

3.
Обновляем существующий образ. В этом случае следует указывать тэг для обновлённого контейнера, чтобы отслеживать внесённые изменения: docker commit c422bb11132e regru/deepo:new_version
Посмотреть последние изменения можно с помощью команды docker diff: docker diff c422bb11132e

Как создать собственный образ Deepo

Если вы не хотите пользоваться решением «all-in-one» для Deepo, можете собрать собственный образ только с необходимыми для работы библиотеками или другой версией Python (по умолчанию используется Python 3.6).

Для этого при создании сервера выберите конфигурацию без предустановленного Deepo.

1.
Зайдите на сервер с Ubuntu, используя подключение SSH.

Подготовьте генератор:

        git clone https://github.com/ufoym/deepo.git

cd deepo/generator

3.
Сгенерируйте собственный Dockerfile: python3 generate.py Dockerfile tensorflow
Эта команда сгенерирует Dockerfile, который содержит сборку TensorFlow. Генератор автоматически обрабатывает зависимости, так что вам не нужно о них беспокоиться.
Вы также можете указать версию Python: python3 generate.py Dockerfile tensorflow python==2.7

4.
Соберите докер-образ: docker build -t my/deepo .
Не забудьте про точку в конце команды — аргумент PATH. Он указывает, где найти файлы для сборки контейнера, в нашем случае — в текущем каталоге. Процесс сборки может занять несколько минут.

5.
Проверьте, что сборка прошла успешно и образ появился в системе: docker images | grep 'my/deepo'
Вы должны увидеть строку вида: my/deepo latest 5d782b009ae7 13 seconds ago 1.23GB

6.
Чтобы запустить созданный контейнер, используйте: nvidia-docker run -it my/deepo /bin/bash

Как загрузить свой docker-образ на сервер GPU и работать с ним

Как загрузить локальный образ

Чтобы загрузить образ с вашего компьютера на сервер, необходимо выполнить следующие действия:

1.
На локальном компьютере сохраните образ в виде tar-архива: docker save -o ~/myimage1.tar my/image1:latest
Где ~/myimage1.tar — путь к архиву.

2.
Скопируйте полученный файл на сервер: scp ~/myimage1.tar root@123.123.123.123:~/myimages
Где 123.123.123.123 — адрес сервера, ~/myimages — директория, в которую будет помещён файл образа.

3.
Теперь зайдите на сервер и загрузите образ в Docker: docker load -i ~/myimages/myimage1.tar
Убедитесь, что образ появился в системе с помощью команды docker images.

Как загрузить образ из репозитория

Для скачивания Docker-образов из удалённых репозиториев существует команда docker pull. По умолчанию, образы загружаются с Docker Hub, но можно указать приватный репозиторий.

Перед выполнением команды убедитесь, что необходимый образ присутствует в Docker Hub.

Синтаксис команды: $ docker pull [options] [PATH/]image_name[:tag_name]

Где options — параметры команды (опционально), PATH — путь к образу (опционально), image_name — название образа, tag_name — тэг (опционально).

1.
Скачиваем последнюю версию образа: $ docker pull centos или $ docker pull centos:latest

2.
Скачиваем конкретную версию образа: $ docker pull centos:centos7.4.1708 или $ docker pull centos:7.4.1708

3.
Скачиваем все доступные образы: $ docker pull -a centos

4.
Скачиваем образ из приватного репозитория. Синтаксис команды: $ docker pull [options] address:port[/PATH]/image_name[:tag_name]
Где address — адрес репозитория в Интернете, port — используемый порт.

Пример:

$ docker pull registry.example.com:5000/test-image

$ docker pull registry.example.com:5000/projects/test-image:0.2

$ docker pull -a registry.example.com:5000/projects/test-image

Если репозиторий защищён паролем, то перед загрузкой образа необходимо авторизоваться: $ docker login registry.example.com:5000

Видео: Как пользоваться Docker и контейнером Deepo в облачных GPU

Облачные вычисления на базе GPU

Команда REG.RU запустила бета-тестирование облачных серверов на GPU. Вы можете самостоятельно испытать мощность нашего оборудования, которое заточено для Machine Learning и высокопроизводительных вычислений.

Подробнее

Помогла ли вам статья?

Да Нет

2 раза уже
помогла

Не нашли ответа на свой вопрос?

Заявка в службу поддержки

Ваши данные

Ваш вопрос

Отправляя форму, я даю своё согласие на обработку персональных данных и подтверждаю факт ознакомления с Политикой конфиденциальности и правилами обслуживания

Решение найдено

Уведомим об ответе на почту