dockerfile制作-pytoch+深度学习环境版

news2024/11/28 20:39:40

你好你好!
以下内容仅为当前认识,可能有不足之处,欢迎讨论!


文章目录

    • 文档内容
    • docker相关术语
    • docker常用命令
    • 容器常用命令
    • 根据dockerfile创建容器
      • dokerfile文件内容
    • docker问题:
      • 可能的原因和解决方法
      • 示例修改
        • 修改后的Dockerfile示例:
        • start.sh脚本示例:
      • 可能的原因和解决方法
        • 原因1:预安装的Python不存在
        • 原因2:安装Python 3.7后不需要手动更新pip
      • 修改后的Dockerfile示例
        • ④默认启动为Ubuntu
    • 在开始学习时自己的问题
    • 相关资料


文档内容

分为docker是什么,docker有哪些常用命令,docker制作过程,docker制作过程中出现的问题。

资料路线推荐:①黑马程序员;②相关知乎介绍;③该文档。

①黑马程序员:大致看几节课,了解是什么东西。以及对应文字笔记。

②相关知乎介绍:别人的安装过程。参考1结合参考2,参考3选看。看几篇了解过程后再构建就行。

其他相关链接:

  • 基于docker的深度学习-入门
  • 基于docker的深度学习环境-Windows
  • 从硬件到软件起步搭建深度学习环境-Docker+conda+pytorch+ssh+vscode
  • 2023完整版-深度学习环境在docker上搭建

③该文档:调整合适的python版本,基础镜像版本,requirements文件中的pip包。

docker相关术语

docker这项技术,包括专业术语(目前我遇到的用到的)有:镜像,容器,SSH,ubuntu,cudatoolkit,/devel,

镜像可以看作类,容器看作实例 | 对象。这两个概念与python/java/c++中的类对象一致。

SSH—这个没理解,百度的话自己看吧……

Ubuntu系统——简单理解,运行起来快。

cudatoolkit——能够跑深度学习的环境。

devel——通过添加编译器工具链、调试工具、头文件和静态库来扩展运行时映像。

runtime——通过添加cuda工具包中的所有共享库扩展基本映像。

base——从cuda9.0开始,包含部署预构建cuda应用程序的最低限度。

docker的英文翻译为码头工人。我理解为一种技术。这个工人包括运行深度学习模型的所有技能(环境),所以,现在如果自己是女娲,自己要根据不同的深度学习环境来造出不同的"人"——docker镜像。

docker常用命令

  • 查看镜像有多少docker images

  • 对镜像进行更名docker tag 原镜像:原tag 目标仓库/目标镜像:目标-tag

  • 通过dockerfile新建一个镜像:dockerbuild -t 仓库名/镜像名:tag名

  • 保存镜像:docker save -o 保存文件名称.后缀(一般用tar) 仓库名/镜像名:tag

  • 加载他人的镜像:docker load -i 导入的文件

容器常用命令

根据已有镜像创建对应容器:docker run --it --gpus all --name 容器名 仓库名/镜像名:tag名

参数说明:

--it,交互式地启动容器。

--gpus,gpu数量为多少,我只用过all。

--name,指定容器名称。

根据dockerfile创建容器

我的是Windows系统,安装了wsl虚拟子系统——Ubuntu18.04LTS。

使用设置默认命令后,在wsl中输出即可进入Ubuntu子系统。由于我之前就进入了mnt文件夹,所以直接显示如此。另外,mnt文件夹是Windows系统的文件目录,所以要创建docker镜像,直接进入dockerfile文件夹中即可。

image-20240401210442689

注意,如果Windows系统可以在命令行中运行nvidia-smi,那子系统就不需要安装cudatoolkit,否则徒增空间。

dokerfile文件内容

内容包括cudatoolkit,Ubuntu系统,jupyter,ssh相关服务,requirements.txt包,senteval

from nvidia/cuda:11.0.3-cudnn8-devel-ubuntu18.04

# 安装ssh相关组件

RUN apt-get clean && apt-get update && \
    apt-get install -y openssh-client openssh-server && \
    ssh-keygen -A && \
    cat /etc/ssh/ssh_config | grep -v StrictHostKeyChecking > /etc/ssh/ssh_config.new && \
    echo "    StrictHostKeyChecking no" >> /etc/ssh/ssh_config.new && \
    mv -f /etc/ssh/ssh_config.new /etc/ssh/ssh_config && \
    cat /etc/ssh/sshd_config | grep -v PermitRootLogin > /etc/ssh/sshd_config.new && \
    echo "PermitRootLogin yes" >> /etc/ssh/sshd_config.new && \
    mv -f /etc/ssh/sshd_config.new /etc/ssh/sshd_config

COPY start.sh /start.sh
RUN chmod +x /start.sh
CMD ["/start.sh"]

# 升级apt-get
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends apt-utils

# 下载依赖并安装所有依赖
RUN apt-get install -y build-essential libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev \
    libssl-dev libreadline-dev libffi-dev zlib1g-dev libsqlite3-dev
    
    
# 下载并安装Python3.7
WORKDIR /home/inspur/image_components/python

RUN if [ -e /usr/bin/python ]; then rm /usr/bin/python; fi && \
    ln -s /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y wget build-essential libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev libffi-dev && \
    wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.12/Python-3.7.12.tgz && \
    tar -zxvf Python-3.7.12.tgz && \
    cd Python-3.7.12 && \
    ./configure --enable-optimizations && \
    make -j $(nproc) && \
    make altinstall && \
    ln -sf /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python && \
    /usr/local/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip


# 将SentEval文件夹复制到镜像中
COPY SentEval /app/SentEval

# 切换到SentEval目录并安装
WORKDIR /app/SentEval
RUN python setup.py install


# 安装Jupyter
RUN pip install jupyterlab==3.2.5

# 配置Jupyter
WORKDIR /home/inspur/image_components/jupyter_configure
RUN wget https://raw.githubusercontent.com/Winowang/jupyter_gpu/master/jupyter_notebook_config.py && \
    wget https://raw.githubusercontent.com/Winowang/jupyter_gpu/master/custom.js && \
    mkdir /etc/jupyter && \
    cp -rf /home/inspur/image_components/jupyter_configure/* /etc/jupyter
    

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制 requirements.txt 到容器内
COPY requirements.txt .

# 安装 Python 包
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt


# 可以在此执行更多的配置或安装步骤

解析下这个dockerfile做了什么。

第1行,需要看清楚自己的cuda&torch版本,这个GitHub较为详细。可以参考。找好后,在docker官网找到对应tag下载Ubuntu+cudatoolkit基础环境。

第3-17行,安装ssh及其服务。

第19-42行,就是下载安装python。

第45-50行,因为这个包没办法通过requirements.txt下载,只能离线下载,所以这是我额外的操作,如果没有这个要求可以忽略。

第53-61行,安装jupyter,看服务器环境,我的平台上没有,所以需要安装jupyter及其服务。

第65-71行,安装特定深度学习环境下的python包。也可以离线安装——把torch-wheel包放在dockerfile目录下,用离线安装命令就可以。

dockerfile编写好后,直接进入wls的Linux窗口,有个mnt的文件夹,是本地电脑的目录。就能够通过build命令本地文件安装镜像了。

执行docker build -t {images-name} . 就可以了,如下:

image-20240330214244532

docker问题:

遇到问题:

①ssh配置问题

原来的dockerfile文件内容是:

# 安装ssh相关组件
RUN apt-clean && apt-get update && \
    apt-get install -y openssh-client openssh-server && \
    ssh-keygen -A && \
    cat /etc/ssh/ssh_config | grep -v StrictHostKeyChecking > /etc/ssh/ssh_config.new && \
    echo "    StrictHostKeyChecking no" >> /etc/ssh/ssh_config.new && \
    mv -f /etc/ssh/ssh_config.new /etc/ssh/ssh_config && \
    cat /etc/ssh/sshd_config | grep -v PermitRootLogin > /etc/ssh/sshd_config.new && \
    echo "PermitRootLogin yes" >> /etc/ssh/sshd_config.new && \
    mv -f /etc/ssh/sshd_config.new /etc/ssh/sshd_config && \
    /usr/sbin/sshd

报错为:

dockerfile:4
--------------------
   3 |     # 安装ssh相关组件
   4 | >>> RUN apt-get clean && apt-get update && \
   5 | >>>     apt-get install -y openssh-client openssh-server && \
   6 | >>>     ssh-keygen -A && \
   7 | >>>     cat /etc/ssh/ssh_config | grep -v StrictHostKeyChecking > /etc/ssh/ssh_config.new && \
   8 | >>>     echo "    StrictHostKeyChecking no" >> /etc/ssh/ssh_config.new && \
   9 | >>>     mv -f /etc/ssh/ssh_config.new /etc/ssh/ssh_config && \
  10 | >>>     cat /etc/ssh/sshd_config | grep -v PermitRootLogin > /etc/ssh/sshd_config.new && \
  11 | >>>     echo "PermitRootLogin yes" >> /etc/ssh/sshd_config.new && \
  12 | >>>     mv -f /etc/ssh/sshd_config.new /etc/ssh/sshd_config && \
  13 | >>>     /usr/sbin/sshd
  14 |
--------------------
ERROR: failed to solve: 
process "/bin/sh -c apt-get clean && apt-get update &&     apt-get install -y openssh-client openssh-server &&     ssh-keygen -A &&     cat /etc/ssh/ssh_config | grep -v StrictHostKeyChecking > /etc/ssh/ssh_config.new &&     echo \"    StrictHostKeyChecking no\" >> /etc/ssh/ssh_config.new &&     mv -f /etc/ssh/ssh_config.new /etc/ssh/ssh_config &&     cat /etc/ssh/sshd_config | grep -v PermitRootLogin > /etc/ssh/sshd_config.new &&     echo \"PermitRootLogin yes\" >> /etc/ssh/sshd_config.new &&     mv -f /etc/ssh/sshd_config.new /etc/ssh/sshd_config &&     /usr/sbin/sshd" 
did not complete successfully: exit code: 255

这个问题我是真看不懂,所以直接问GPT了……给出的问题以及解决方法如下:

出现此错误表明在执行RUN指令时遇到了问题,导致整个命令未能成功完成。这个错误可能由多种原因引起,但考虑到错误消息中提及的内容,我们可以针对性地分析几个可能的原因和解决方法:

可能的原因和解决方法

  1. SSH服务不能在Docker构建过程中启动: 在Dockerfile的构建过程中直接启动sshd服务(使用/usr/sbin/sshd命令)可能会失败,因为Docker构建过程不支持后台服务运行。构建过程主要用于设置环境和安装依赖,而不是运行服务。

    解决方法:不要在构建过程中启动sshd服务。相反,配置一个入口脚本,该脚本在容器启动时执行必要的初始化操作(如生成SSH密钥和启动sshd服务)。然后,使用CMDENTRYPOINT指令在Dockerfile的末尾调用这个脚本。

  2. 引用错误: 错误提示中显示的双引号被转义(\"),这可能是由于在Dockerfile或者某些编辑器中不正确地处理引号所导致的。

    解决方法:确保使用正确的引号,不需要在Dockerfile中额外转义双引号。

  3. 权限问题: 直接执行/usr/sbin/sshd可能由于权限不足而失败。

    解决方法:确保容器具有执行所需操作的权限。一种常见做法是使用USER指令切换到合适的用户,或者确保容器以足够权限运行相关命令。

示例修改

为了解决这个问题,您可以将启动SSH服务的部分移除出构建过程,改为在容器启动时执行。以下是修改后的一部分Dockerfile示例和一个入口脚本示例:

修改后的Dockerfile示例:
DockerfileCopy code...
RUN apt-get clean && apt-get update && \
    apt-get install -y openssh-client openssh-server && \
    ssh-keygen -A && \
    cat /etc/ssh/ssh_config | grep -v StrictHostKeyChecking > /etc/ssh/ssh_config.new && \
    echo "    StrictHostKeyChecking no" >> /etc/ssh/ssh_config.new && \
    mv -f /etc/ssh/ssh_config.new /etc/ssh/ssh_config && \
    cat /etc/ssh/sshd_config | grep -v PermitRootLogin > /etc/ssh/sshd_config.new && \
    echo "PermitRootLogin yes" >> /etc/ssh/sshd_config.new && \
    mv -f /etc/ssh/sshd_config.new /etc/ssh/sshd_config

COPY start.sh /start.sh
RUN chmod +x /start.sh
CMD ["/start.sh"]
start.sh脚本示例:
bashCopy code#!/bin/bash

# 启动SSH服务
/usr/sbin/sshd -D

确保start.sh脚本在Docker容器的文件系统中的适当位置,且具有执行权限(如示例中所示)。这样,当容器启动时,它将执行start.sh脚本,该脚本负责启动SSH服务。

通过这种方式,您可以避免在构建过程中直接启动服务的问题,同时确保容器启动后服务正常运行。

②python安装包问题

报错为:

1517.0 Looking in links: /tmp/tmpfu9f5ef7
1517.0 Processing /tmp/tmpfu9f5ef7/setuptools-47.1.0-py3-none-any.whl
1517.0 Processing /tmp/tmpfu9f5ef7/pip-20.1.1-py2.py3-none-any.whl
1517.1 Installing collected packages: setuptools, pip
1517.9 Successfully installed pip-20.1.1 setuptools-47.1.0
1517.9 rm: cannot remove '/usr/bin/python': No such file or directory
------
dockerfile:30
--------------------
  29 |     WORKDIR /home/inspur/image_components/python
  30 | >>> RUN apt-get update && \
  31 | >>>     apt-get install -y wget build-essential libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev libffi-dev && \
  32 | >>>     wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.12/Python-3.7.12.tgz && \
  33 | >>>     tar -zxvf Python-3.7.12.tgz && \
  34 | >>>     cd Python-3.7.12 && \
  35 | >>>     ./configure --enable-optimizations && \
  36 | >>>     make -j $(nproc) && \
  37 | >>>     make altinstall && \
  38 | >>>     rm /usr/bin/python && \
  39 | >>>     ln -s /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python && \
  40 | >>>     ln -s /usr/local/bin/pip3 /usr/bin/pip && \
  41 | >>>     wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py && \
  42 | >>>     python3.7 get-pip.py
  43 |
--------------------
ERROR: failed to solve: process "/bin/sh -c apt-get update &&     apt-get install -y wget build-essential libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev libffi-dev &&     wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.12/Python-3.7.12.tgz &&     tar -zxvf Python-3.7.12.tgz &&     cd Python-3.7.12 &&     ./configure --enable-optimizations &&     make -j $(nproc) &&     make altinstall &&     rm /usr/bin/python &&     ln -s /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python &&     ln -s /usr/local/bin/pip3 /usr/bin/pip &&     wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py &&     python3.7 get-pip.py" did not complete successfully: exit code: 1

可以看到在第6行,显示没有该文件或文件夹,对应到dockerfile中为第38行rm /usr/bin/python,询问GPT,给的原因分析为:

错误提示显示,在尝试删除/usr/bin/python时遇到问题,因为没有找到这个文件。这个问题发生在您尝试安装Python 3.7、移除现有的Python链接并创建新链接到安装的Python 3.7版本的过程中。这个错误可能意味着在尝试删除/usr/bin/python之前,该文件并不存在。

可能的原因和解决方法

原因1:预安装的Python不存在

在某些基于Ubuntu的镜像中,/usr/bin/python可能默认不存在,尤其是在一些更新的Ubuntu版本中(如18.04及以上),它们可能不包含Python 2,而是包含Python 3,且命名为python3

解决方法:在尝试删除/usr/bin/python之前,先检查该文件是否存在。如果目的是确保python命令指向Python 3.7,可以改用更安全的方法来创建链接,只在文件存在时才删除它。例如:

DockerfileCopy codeRUN if [ -e /usr/bin/python ]; then rm /usr/bin/python; fi && \
    ln -s /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python

或者,简化这个过程,直接创建一个新链接,如果旧的链接不存在,这个命令也不会出错:

DockerfileCopy code
RUN ln -sf /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python
原因2:安装Python 3.7后不需要手动更新pip

安装Python 3.7时使用make altinstall避免覆盖默认的python命令,这是推荐的做法。但之后的步骤尝试手动更新pip可能是不必要的,因为altinstall安装的Python版本已包含了pip(假设是较新的Python版本)。

解决方法:可以省略手动安装pip的步骤,因为每个Python安装通常都会包含pip。如果确实需要更新pip,可以考虑使用Python自带的pip来更新:

DockerfileCopy code
RUN /usr/local/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip

修改后的Dockerfile示例

结合以上建议,修改相关部分如下:

DockerfileCopy codeRUN apt-get update && \
    apt-get install -y wget build-essential libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev libffi-dev && \
    wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.12/Python-3.7.12.tgz && \
    tar -zxvf Python-3.7.12.tgz && \
    cd Python-3.7.12 && \
    ./configure --enable-optimizations && \
    make -j $(nproc) && \
    make altinstall && \
    ln -sf /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python && \
    /usr/local/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip

这样修改后,应该能够解决构建过程中遇到的错误,并确保Python 3.7成功安装且python命令链接到正确的Python版本。

可以看到,第9-10行替换为原来的38-41行。原先命令的意思是:

修改后命令的意思是:

nvidia-smi无法识别。导致torch无法使用。

启动命令不正确,需要加上--gpus all的参数创建容器。启动容器后,就可以正常执行nvidia-smi的命令,打开python后,torch.cuda.is_available()的命令也能显示true。

④默认启动为Ubuntu

使用wsl -d Ubuntu可以进入虚拟环境中。通过管理员权限在powershell中可以设置将wsl2的默认系统设置为Ubuntu:wslconfig /setdefault Ubuntu

在开始学习时自己的问题

Windows下的Ubuntu和docker是什么关系?因为在Ubuntu中没法使用docker命令。

😵问题:如何下载指定版本的包?下载指定版本的包下载错了怎么办?目录是哪里的目录?入口需要写什么?

可以通过深度学习环境先导出requirements.txt,再加入到dockerfile同一目录中,在dockerfile中pip安装。

😵如何下载指定的包?

①在创建镜像时,就声明需要下载哪些包及其对应版本。本文档中的dockefile就是该操作。

②在原有镜像基础上,生成容器后,在容器中下载包,下载完成后将其打包成新的镜像。需要额外操作。

😵下载指定版本的包错了怎么办?

用本地文件导入试试。以及pypi.org找到指定包。

😵目录是哪里的目录?

Ubuntu可以直接在mnt目录下进入本地目录。

😵入口需要写什么?

这个没找到……答案

相关资料

  • cudnn+torch对应版本

  • Ubuntu+cudatoolkit基础镜像

  • wsl镜像迁移

  • Ubuntu查看系统版本

  • 查看Windows安装了哪些wsl子系统

  • 将docker上传至hub


以上是我的学习笔记,希望对你有所帮助!
如有不当之处欢迎指出!谢谢!

学吧,学无止境,太深了

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broadcast的定义和目的: 广播发生在将较小的张量“拉伸”以具有与较大张量兼容的形状,以便执行操作时。 广播是一种有效执行张量操作而不创建重复数据的方式。 广播的处理过程: 1, 确定最右边的维度是否兼容 每…

视觉信息处理与FPGA实现第八次作业——verilog实现对比度调节

一、查看灰度图的数据格式 1.1 安装HxD HxD下载链接:https://download.csdn.net/download/weixin_44357071/89045331 解压直接打开exe就能使用。 将需要查看二进制数据的图片拖到软件框里就能读取 1.2 找到bmp图像的图片点阵数据起始地址,原理和例子…