Docker 應用到 Machine Learning

TensorFlow Container 使用

假設我們要開發的環境需要以下套件

• Ubuntu 20.04
• tensorflow
• jupyter notebook
• matplotlib

什麼是 TensorFlow Containers?

NVIDIA NGC Catalog

• TensorFlow image 可以由 NVIDIA NGC 下載，提供了加速工作流程的 GPU 加速軟體
• 性能優化的容器
• 預先訓練的 AI 模型
• 特定產業的 SDK
以 TensorFlow Container Version 22.10 為例可以於 NGC 中查看自己需要的版本，需要特別注意自己機器的 CUDA 版本可不可以支援
• Ubuntu 20.04
• NVIDIA CUDA 11.8.0
• TensorFlow 1.15.5
• Jupyter notebook

MNIST with TensorFlow DEMO

1. 從 NGC 抓取需要版本的 tensorflow container

2. Run container: docker run --ipc=host --gpus all -it -p 8888:8888 --rm -v <本機位置>:<容器位置> nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.10-tf1-py3

• --ipc=host: 代表與 host 共用記憶體空間
• --gpus all：代表要啟動 CUDA，且取得所有的 host’s GPU
• --rm：離開容器自動刪除容器

3. 開啟 jupyter notebook: jupyter notebook --allow-root --no-browser --ip=0.0.0.0

• --allow-root：系統管理員權限
• --no-browser：不要自動開啟瀏覽器
• --ip=0.0.0.0：可以從各個 ip 連入

4. 檢查是否有啟動 CUDA 加速

5. 透過 GPU 加速訓練模型

Image to docker hub

什麼是 Docker Hub?

• Docker Hub 類似 GitHub
• 存放各式各樣的 images
• 開發者可以存取自己的或是公開的 images

Docker Hub 操作步驟

1. 註冊 docker hub 帳號

2. 終端機輸入 docker login (登入帳號密碼)

3. 於 docker hub 創建一個 Repository

4. 查看想要上傳的 image

5. 修改標籤名稱與 docker hub repository 名稱相同

6. push 到 docker hub

Reference

• Docker - 從入門到實踐
• [IT 邦幫忙] - Docker 基本教學
• [Medium] - Docker 實戰系列
• Dockerfile 教學
• [IT 邦幫忙] - Matplotlib 讓資料視覺化