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容器技术（例如Docker）极大地简化了依赖性管理和软件的可移植性。在本系列文章中，我们将探讨Docker在机器学习（ML）场景中的用法。 本系列假定您熟悉ML，一般的容器化，尤其是Docker。欢迎您下载项目代码。 在上一篇文章中，我们创建了用于实验，训练和推断的基本容器。为此，我们使用了Intel/AMD和ARMCPU。在这一节中，我们将利用NvidiaGPU的功能来减少训练和推理时间。 准备Docker主机以使用NvidiaGPU要使用来自Docker的GPU，我们需要具有NvidiaGPU和Linux的主机（自2020年12月以来，GPU支持也通过WindowsLinux子系统（WSL2）在Windows上运行）。在云中，您所需要做的就是选择适当的VM大小和OS映像。例如，在Azure上具有Ubuntu18.04的NC6和数据科学虚拟机。 根据Linux发行版和GPU模型的不同，在本地计算机上的配置可能会要求更高： 确保主机上已安装NvidiaGPU驱动程序。 安装适合您的发行版的nvidia-container-runtime。 重新启动Docker守护程序。 现在，您应该可以运行带有--gpus属性的容器了。例如，仅使用第一个GPU： $ docker run --gpus "device=0" nvidia/cuda:11.2.1-runtime nvidia-smi1复制代码类型：[html]
在主机和容器中使用相同的CUDA版本（在本例中为11.2）很重要。如果版本不匹配，则容器将无法启动，并显示诸如“条件不满足：cuda>=11.0”之类的错误。 预测Dockerfile我们建议您始终从给定任务可用的最小基础映像开始，通常后缀为“运行时”。尽管“devel”后缀似乎更合适，但它表示的图像包含了大多数ML场景中不需要的许多工具。 使用Nvidia提供的基本映像（例如，上面提到的nvidia/cuda：11.2.1-runtime），在其中安装Python和我们的库可能很诱人。不幸的是，这至少在TensorFlow中不起作用。我们可以按照提供的逐步说明进行操作，也可以使用官方推荐的TensorflowDocker映像。 我们将使用后一种选择。除了该FROM语句外，新的预测Dockerfile的其余部分与我们用于仅CPU版本的预测相同： FROM tensorflow/tensorflow:2.3.2-gpu ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive RUN apt-get update && apt-get -y install --no-install-recommends ffmpeg libsm6 libxext6 && apt-get autoremove -y && apt-get clean -y && rm -rf /var/lib/apt/lists/* ARG USERNAME=mluser ARG USERID=1000 RUN useradd --system --create-home --shell /bin/bash --uid $USERID $USERNAME COPY requirements.txt /tmp/requirements.txt RUN pip3 install --no-cache-dir -r /tmp/requirements.txt && rm /tmp/requirements.txt USER $USERNAME WORKDIR /home/$USERNAME/app COPY app /home/$USERNAME/app ENTRYPOINT ["python", "predict.py"]123456789101112131415复制代码类型：[html] 请注意，我们使用TensorFlow版本2.3.2，而不是以前的2.4.1。主要原因是2.4.1版的官方Docker映像要大得多（>5.5GB，而选定的映像约为3GB）。稍旧的版本足以满足我们的目的。 因为我们使用已包含TensorFlow的基础图像（以及匹配的NumPy版本），所以我们的requirements.txt缩小为一行： opencv-python==4.5.1.481复制代码类型：[html] 下载项目代码后，我们可以构建图像： $ docker build --build-arg USERID=$(id -u) -t mld05_gpu_predict .1复制代码类型：[html] 如前所述，--build-argUSERID如果不需要该参数，则可以跳过该参数（尤其是在Windows上）。 培训Dockerfile因为我们不仅希望将GPU用于预测，还希望将其用于训练，所以我们需要引入其他图像定义-Dockerfile.train： FROM mld05_gpu_predict:latest ENTRYPOINT ["python", "train.py"]12复制代码类型：[html] 我们ENTRYPOINT仅以预测图像为基础，并添加一个用train.py脚本覆盖的单层。为了避免增加图像和代码重复的数量，这是一个很小的折衷。我们不介意此处的“最新”标签，因为我们可以完全控制所使用的基本图像。 现在，我们来构建它： $ docker build -t mld05_gpu_train -f 'Dockerfile.train' .1复制代码类型：[html] 进行培训让我们尝试使用GPU和CPU进行培训-比较性能。 使用GPU进行培训： $ docker run -v $(pwd)/data:/home/mluser/data -v $(pwd)/models:/home/mluser/models --rm --user $(id -u):$(id -g) --gpus "device=0" mld05_gpu_train --model_path ../models/mnist_model.h5 --epochs 5123复制代码类型：[html]
请注意--model_path传递给训练脚本的和--epochs参数。 要仅使用CPU进行训练，我们只需删除--gpus“device=0”参数： $ docker run -v $(pwd)/data:/home/mluser/data -v $(pwd)/models:/home/mluser/models --rm --user $(id -u):$(id -g) mld05_gpu_train --model_path ../models/mnist_model.h5 --epochs 5123复制代码类型：[html]
如您所见，GPU将训练速度提高了一倍（从CPU上的每个周期18秒增加到GPU上的每个周期8秒）。数量不多，但是我们在这里训练一个非常简单的模型。完成一项现实生活中的任务，您可以预期获得5到10倍的改进。 如果结果不同，请查看TensorFlow日志。如果无法使用GPU，您将看到诸如“无法加载动态库（...）”之类的错误。 运行预测训练好模型后，我们可以检查其在预测中的表现： $ docker run -v $(pwd)/data:/home/mluser/data -v $(pwd)/models:/home/mluser/models --rm --user $(id -u):$(id -g) --gpus "device=0" mld05_gpu_predict --images_path /home/mluser/data/test_mnist_images/*.jpg123复制代码类型：[html]
概括在本文中，我们已经成功地使用带有GPU支持的Docker容器进行了训练和推理。我们已经准备好使用Docker处理基本的ML任务。在下一个系列中，我们将扩展我们的知识，以解决更复杂的情况，这在实际场景中使用Docker时通常很常见。 |
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