Ubuntu如何利用Docker部署PyTorch

在Ubuntu上使用Docker部署PyTorch的步驟如下：

1. 安裝Docker

首先，確保你的Ubuntu系統上已經安裝了Docker。如果沒有安裝，可以按照以下步驟進行安裝：

# 更新包列表
sudo apt update

# 安裝必要的包
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

# 添加Docker的官方GPG密鑰
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

# 添加Docker倉庫
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

# 更新包列表
sudo apt update

# 安裝Docker CE
sudo apt install docker-ce

# 啟動Docker服務
sudo systemctl start docker

# 設置Docker開機自啟
sudo systemctl enable docker

2. 拉取PyTorch Docker鏡像

你可以從Docker Hub上拉取官方的PyTorch鏡像。以下是一些常用的PyTorch鏡像標簽：

• pytorch/pytorch: 基礎PyTorch鏡像
• pytorch/pytorch:cuda11.7-cudnn8-runtime: 包含CUDA 11.7和cuDNN 8的PyTorch鏡像
• pytorch/pytorch:cpu: 僅CPU版本的PyTorch鏡像

例如，拉取包含CUDA 11.7的PyTorch鏡像：

docker pull pytorch/pytorch:cuda11.7-cudnn8-runtime

3. 運行Docker容器

拉取鏡像后，你可以運行一個Docker容器來使用PyTorch。以下是一個基本的命令示例：

docker run --gpus all -it pytorch/pytorch:cuda11.7-cudnn8-runtime

• --gpus all: 啟用所有GPU（如果你有多個GPU）。
• -it: 交互模式，允許你在容器內運行命令。

4. 在容器內使用PyTorch

進入容器后，你可以直接在容器內運行Python腳本或Jupyter Notebook來使用PyTorch。例如：

# 運行Python腳本
python your_script.py

# 啟動Jupyter Notebook
jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser --allow-root

5. 持久化數據

如果你需要在容器內持久化數據，可以將數據卷掛載到主機上。例如：

docker run --gpus all -v /path/to/your/data:/data -it pytorch/pytorch:cuda11.7-cudnn8-runtime

這樣，容器內的/data目錄將映射到主機的/path/to/your/data目錄。

6. 停止和刪除容器

當你完成工作后，可以停止并刪除容器：

# 停止容器
docker stop <container_id>

# 刪除容器
docker rm <container_id>

總結

通過以上步驟，你可以在Ubuntu上使用Docker輕松部署和使用PyTorch。根據你的需求選擇合適的鏡像標簽，并根據需要掛載數據卷以實現數據的持久化。