Linux 下的 Docker 安装¶
Docker是一个开源的应用容器引擎。使用 Docker,既可以将 PaddlePaddle 的安装&使用与系统环境隔离,也可以与主机共享 GPU、网络等资源。 以下 Docker 安装与使用流程中,docker 里已经安装好了特定版本的 PaddlePaddle。
环境准备¶
目前支持的系统类型,请见安装说明,请注意目前暂不支持在 CentOS 6 使用 Docker
在本地主机上安装 Docker
如需在 Linux 开启 GPU 支持,请安装 NVIDIA Container Toolkit
镜像中 Python 版本为 3.10
安装步骤¶
1. 拉取 PaddlePaddle 镜像¶
对于国内用户,因为网络问题下载 docker 比较慢时,可使用百度提供的镜像:
CPU 版的 PaddlePaddle:
docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0b1
CPU 版的 PaddlePaddle,且镜像中预装好了 jupyter:
docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0b1-jupyter
GPU 版的 PaddlePaddle(建议拉取最新版本镜像,并确保已经成功安装 NVIDIA Container Toolkit):
docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0b1-gpu-cuda11.8-cudnn8.6-trt8.5
docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0b1-gpu-cuda12.3-cudnn9.0-trt8.6
如果您的机器不在中国大陆地区,可以直接从 DockerHub 拉取镜像:
CPU 版的 PaddlePaddle:
docker pull paddlepaddle/paddle:3.0.0b1
CPU 版的 PaddlePaddle,且镜像中预装好了 jupyter:
docker pull paddlepaddle/paddle:3.0.0b1-jupyter
GPU 版的 PaddlePaddle(建议拉取最新版本镜像,并确保已经成功安装 NVIDIA Container Toolkit):
registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0b1-gpu-cuda11.8-cudnn8.6-trt8.5
registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0b1-gpu-cuda12.3-cudnn9.0-trt8.6
您还可以访问DockerHub获取更多镜像。
2. 构建并进入 docker 容器¶
使用 CPU 版本的 PaddlePaddle:
docker run --name paddle_docker -it -v $PWD:/paddle registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0b1 /bin/bash
--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:3.0.0b1
: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 CPU 版本的 PaddlePaddle,且镜像中预装好了 jupyter:
mkdir ./jupyter_docker
chmod 777 ./jupyter_docker
cd ./jupyter_docker
docker run -p 80:80 --rm --env USER_PASSWD="password you set" -v $PWD:/home/paddle registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0b1-jupyter
--rm
:关闭容器后删除容器;--env USER_PASSWD="password you set"
:为登入用户 [“jovyan”, “paddle”] 设置登录密码,password you set
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:3.0.0b1-jupyter
:指定需要使用的 image 名称,您可以通过docker images
命令查看
使用 GPU 版本的 PaddlePaddle:
docker run --gpus all --name paddle_docker -v $PWD:/paddle --network=host -it registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0b1-gpu-cuda12.3-cudnn9.0-trt8.6 /bin/bash
--gpus all
: 在 Docker 容器中允许使用 gpu;--name paddle_docker
:设定 Docker 的名称,paddle_docker
是自己设置的名称;-v $PWD:/paddle
: 将当前目录挂载到 Docker 容器中的/paddle 目录下(Linux 中 PWD 变量会展开为当前路径的绝对路径);-it
: 与宿主机保持交互状态;registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0b1-gpu-cuda12.3-cudnn9.0-trt8.6
:使用名为registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle
, tag 为3.0.0b1-gpu-cuda12.3-cudnn9.0-trt8.6
的镜像创建 Docker 容器,/bin/bash 进入容器后启动/bin/bash 命令。
至此,您已经成功使用 Docker 安装 PaddlePaddle,更多 Docker 使用请参见Docker 官方文档
镜像简介¶
镜像源 | 镜像说明 |
---|---|
registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0b1 | 安装了 3.0.0b1 版本 paddle 的 CPU 镜像 |
registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0b1-jupyter | 安装了 3.0.0b1 版本 paddle 的 CPU 镜像,且镜像中预装好了 jupyter,启动 docker 即运行 jupyter 服务 |
registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0b1-gpu-cuda11.8-cudnn8.6-trt8.5 | 安装了 3.0.0b1 版本 paddle 的 GPU 镜像,cuda 版本为 11.8,cudnn 版本为 8.6,trt 版本为 8.5 |
registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:3.0.0b1-gpu-cuda12.3-cudnn9.0-trt8.6 | 安装了 3.0.0b1 版本 paddle 的 GPU 镜像,cuda 版本为 12.3,cudnn 版本为 9.0,trt 版本为 8.6 |
您可以在 DockerHub 中找到 PaddlePaddle 的各个发行的版本的 docker 镜像。
补充说明¶
当您需要第二次进入 Docker 容器中,使用如下命令:
启动之前创建的容器
docker start <Name of container>
进入启动的容器
docker attach <Name of container>
如您是 Docker 新手,您可以参考互联网上的资料学习,例如Docker 教程
如何卸载¶
请您进入 Docker 容器后,执行如下命令
CPU 版本的 PaddlePaddle:
pip uninstall paddlepaddle
GPU 版本的 PaddlePaddle:
pip uninstall paddlepaddle-gpu
或通过docker rm <Name of container>
来直接删除 Docker 容器