Docker镜像
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          Docker镜像

          本文为您介绍如何在系统上运行Docker镜像启动CodeLab。

          1. 下载Docker

          CodeLab使用Docker加载镜像,导入镜像前请先下载Docker

          • Docker的版本至少是19.03.0及以上,低版本不能保证可以正常打开CodeLab;
          • Docker所在的安装路径至少要保留4GB空间以上,查看安装路径方法:在终端输入命令docker info | grep Root 来查看Docker Root Dir;

          2. 下载镜像

          进入BML CodeLab首页,下载Docker镜像-CPU版本

          3. 拉取镜像

          确保Docker是运行状态

          docker load --input [download path] 
          • [download path]:codelab下载后的地址;

          得到正确输出结果:

          Loaded image: registry.baidubce.com/jarvis2/codelab:cpu2021-04-26

          4. 启用镜像

          4.1 启用CPU版本的镜像:

          1. 启动CPU镜像:

          docker run -d -p [local port]:8670 -v /tmp/codelab:/home/work/mnt --privileged [name of the image]
          • [local port]:本地启动服务的端口(需要保证本地该端口未被占用); 
          • [name of the image]: 拉取镜像后,得到的loaded image结果;
          • -v 将主机目录和容器中的目录做映射,保证容器目录(/home/work/mnt)中的文件能够在容器被删除时备份在本机目录(/tmp/codelab)。注意:默认指定本机的/tmp/codelab目录作为挂载目录,用户可以自定义其他路径;本机目录如果不存在,则会自动生成;

          2. 浏览器输入地址,打开CodeLab:

          http://[IP]:[local port]/notebook/codelab/lab?token=codelab 
          • [IP]:在本地机器可以填入localhost或127.0.0.1;
          • [local port]:与启动镜像填入的端口一致;


          4.2 启用GPU版本的镜像:

          1. 启动GPU镜像:

          docker run -d -p [local port]:8670 -v /tmp/codelab:/home/work/mnt -–gpus all --privileged [name of the image]
          • [name of the image]:仍是第三步拉取镜像后,得到的loaded image结果
          • 参数--gpus all 的含义是指将本机的GPU设备全部映射到启动的容器中(这个是可选的),GPU的镜像启动,依赖于本机的nvidia的相关驱动,详情请参见docker官网中docker run命令--gpus参数的解释,相关链接如下:https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/run/ 浏览器输入地址:
          1. 浏览器输入地址,打开CodeLab:
          http://[IP]:[local port]/notebook/codelab/lab?token=codelab 
          • [IP]:在本地机器可以填入localhost或127.0.0.1
          • [local port]:与启动镜像填入的端口一致

          3. 打开CodeLab的终端,输入以下指令进行镜像升级:

          codelab install gpu

          完成以上3步后,就可以使用本地GPU资源啦。


          注意事项:

          1. Codelab转成GPU环境后,可以使用如下命令保存已经转为gpu环境的容器:
          docker commit --change='CMD ["/bin/bash", "/opt/jarvis-agent/bin/start-agent.sh"]' ContainerId ImageName:ImageTag
          1. 如果使用GPU镜像,一定要使用GPU镜像启动命令;
          2. 只要不删除容器,下次使用GPU镜像时通过start方式启动即可;
          3. 如果没有GPU资源,执行GPU镜像启动命令可能会报错;

          补充说明:

          1. 个人使用镜像版暂不支持登录功能,不能自动获取云端计算资源,若需要扩展云端资源请下载客户端使用。
          2. 企业集成镜像版可支持弹性扩展到百度云,详细可通过bml-codelab@baidu.com咨询。

          接下来通过快速实战演练尽情体验BML CodeLab高性能开发环境吧!

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