determined ai及本地调试环境配置_determinedai配置

作者：我家自动化 | 2024-07-29 20:18:41

踩

determinedai配置

determined配置

1. docker配置（默认使用ubuntu操作系统）

安装docker（国内可能需要先换源）

sudo apt install docker.io

###
# 在docker容器中再安装docker容易出问题，操作前参考下述说明明确需求再实施（一般只需让容器能运行docker指令，此时只需要执行说明中的最后一节方案）
# https://jpetazzo.github.io/2015/09/03/do-not-use-docker-in-docker-for-ci/
####
1
2
3
4
5
6

安装nvidia-container-toolkit
用于Docker容器内调用GPU(注意可能需要科学上网)

curl -fsSL https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y --no-install-recommends nvidia-container-toolkit

# 可能需要手动安装systemctl指令：
# sudo apt install systemd

sudo systemctl restart docker
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

特定用户无法执行docker指令时的处理方案
1. 将用户添加到特定组中：sudo usermod -aG docker inf
2. 确认特定用户是否已被添加到指定组中：sudo cat /etc/group | grep docker
3. 已将用户添加到指定组中，但执行id指令并未看到指定组时，可以尝试重新登录用户
docker远程访问安全配置
docker常用指令
Docker容器磁盘空间限制
启动container时设置内存空间和硬盘映射
ssh远程访问docker容器注意：root用户远程登录须额外运行以下指令再重启ssh服务：

sed -i 's/#PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config
ssh-keygen -A
# 设置root密码
passwd
# 重启ssh服务
service ssh restart
1
2
3
4
5
6

docker容器的进入
1. 从image建立可使用gpu的container并进入交互式界面：docker run -it -p [host_port]:[container_port](do not use 8888) --gpus all -v [host_path]:[container_path] --name [container_name] [image_name] /bin/bash
-v指定路径映射，将本地路径挂载到容器中
2. 开启已有容器：
docker start [container_id or container_name]
3. 进入已经启动的 docker 容器的交互式终端，可以使用 docker exec 命令。这个命令可用于在运行中的容器内部执行命令或脚本，并以交互模式与容器进行交互，具体格式如下：
docker exec -it [container_id or container_name] /bin/bash
-it 表示 docker 将以交互模式和伪终端（pseudo-TTY）模式运行命令。
/bin/bash 则是要执行的命令或脚本，这里表示将会启动一个交互式Bash shell，
[container_id or container_name] 为要进入的实际容器的 ID 或名称，如果不确定确切的容器 ID 或名称，可以使用 docker ps 命令打印当前已开启的容器列表，包括它们的 ID、名称、状态等信息。如果要查看当前所有的容器列表，可使用docker ps -a
windows安装docker：
1. 官网下载安装：https://www.docker.com/，安装后首次运行时会提示安装虚拟机服务，推荐选择wsl
2. wsl配置（docker首次启动时会弹窗提示配置方式，可以选择推荐的默认配置（需要科学上网），也可以按下述步骤手动配置）：
  1. docker须配置： wsl --update，默认从microsoft store下载，可以尝试增加--web-download参数从github下载（需要科学上网），成功后先执行wsl --set-default-version 2将默认版本切换为2，再运行wsl --shutdown关闭wsl，再启动docker desktop（会自动启动wsl，确保更新生效）
  2. 自定义配置linux子系统
3. docker存储和加载image的默认路径配置：
4. 自定义python开发环境配置流程（windows配置，仅可用于调试，不能直接导出image到linux系统上运行determined实验，会出现显卡驱动不可用问题）：

docker run -it --gpus=all -p 8022:22 --name test -v D:\learn\doctor_thesis:/home/WangXiaoFeng/doctor_thesis/ determinedai/environments:cuda-11.3-pytorch-1.12-tf-2.11-gpu-0.27.1 /bin/bash

# 此时已进入新建立的test容器，运行以下指令设置允许以root身份进行ssh登录
sed -i 's/#PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config
ssh-keygen -A 
passwd 
# 设置自己的root密码

# 重启服务使修改生效
service ssh restart

# 将常用的国内pip源和conda源改入新容器的家目录下
# 安装determined
pip install determined==0.27.1

# 此后启动test容器即可在pycharm等python编辑器中配置ssh解释器到该环境，
# 默认地址为localhost:8022，用户名root，密码为新设置的passwd
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

2. determined配置(详细说明)

安装determined

pip install determined
1

启动master节点，默认端口是8080

det deploy local master-up
# 关闭master节点
# det deploy local master-down
1
2
3

agent配置：新建文件agent-config.yaml，输入以下内容并按需调整

## The hostname or IP address of the Determined master.
master_host: ip_of_your_master_node
## The port of the Determined master.
master_port: 8080

## The ID of this agent; defaults to the hostname of the current machine. Agent IDs must be unique## within a cluster.
agent_id: rtx3090_0
## The label of this agent. Agents with labels may only run workloads with the
## corresponding label.
label: rtx3090

## The GPUs that should be exposed as slots by the agent. A comma-separated list of GPUs,
## each specified by a 0-based index, UUID, PCI bus ID, or board serial number.
# http_proxy: ip_of_proxy
# https_proxy: ip_of_proxy
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

主要配置3个内容：

Master节点，用于识别Master节点
agent_id和label，分别对应本机id和组名，根据显卡型号命名即可
科学上网代理

agent节点启动：

det deploy local agent-up <master_ip> --agent-config-path <path to agent-config.yaml`>

##
# 也可以使用：
# docker run --gpus all -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v "$PWD"/agent-config.yaml:/etc/determined/agent.yaml determinedai/determined-agent:0.27.1
# 注意最后的版本号要和安装的determined版本号对应，一般为最新（运行det -v可以查看当前版本号）
# "$PWD"/agent-config.yaml`是上一步新建的配置文件路径，按需调整（PWD表示当前工作目录）
# 启动后可在web端看到当前cluster状态有变化，web端访问地址：masterIP：8080
##

# agent节点关闭
# det deploy local agent-down
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

3. 使用

master节点启动后即可在web端对应地址看到当期系统状态，默认地址：masterip:8080，默认登录用户admin，默认无密码，直接登录即可
终端机安装determined，并配置master节点ip后，可以运行指令从命令行进行任务配置
- master节点IP配置
  - 全局环境变量形式

# 开机自动增加环境变量
sudo nano /etc/profile
# 添加如下内容：
# export DET_MASTER=ip_of_your_master_node
sudo source /etc/profile
1
2
3
4
5

determined用户登录
admin用户可以管理用户添加删除，具体参考用户管理文档。

det user login
# 输入账号密码即可
1
2

任务配置文件编写（详细配置）

description: your_task_name
resources:
    agent_label: rtx3090
    slots: 1
  
# use same host_Path and container_path to avoid problems when downloading checkpoint
bind_mounts:  
    - host_path:   /home/test/project
      container_path:   /home/test/project
environment:  
    image: determinedai/environments:cuda-11.3-pytorch-1.12-tf-2.11-gpu-0.27.1
environment_variables:  
    - http_proxy=your_proxy  
    - https_proxy=your_proxy
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

以上涵盖了开启任务所需的基本设置，包括：

description: 任务名
resources: 要开启任务的GPU类型（对应label）和数量（对应slots）
bind_mounts: 挂载分布式存储到docker容器内，host_path为物理机路径，container_path为容器内路径
environment: docker容器的环境配置，包括使用的镜像和环境变量。

启动实验：

det experiment create const.yaml <代码所在文件夹路径>
# 代码所在路径中的全部文件将被上传到容器中启动训练，注意路径下的文件总大小不要超过95M，数据集最好使用bind mounts的方式挂载到容器内
1
2

Docker image配置：determined官方常用image地址

自定义image配置流程（有细微调整，使新的image支持远程ssh登录）：

拉取官方默认image
交互式进入默认image，依次进行以下操作

docker run -it --gpus all -p 8022:22 --name test -v /home/WangXiaoFeng/doctor_thesis/:/home/WangXiaoFeng/doctor_thesis/ determinedai/environments:cuda-11.3-pytorch-1.12-tf-2.11-gpu-0.27.1 /bin/bash

# 远程登录配置
sed -i 's/#PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config	
ssh-keygen -A
# 设置root密码
passwd
# 重启ssh服务
service ssh restart
# 此时就可以通过宿主机ip地址:8022以root身份访问该容器，
# 但容器重启后无法直接ssh登录，需要再运行一次service ssh restart
# 修改家目录下的.bashrc文件可以实现容器启动后自动重启ssh服务
echo "service ssh restart" >> .bashrc
# 此时pycharm配置该ssh解释器时可能会出现iIndex 11 out of bounds for length 11问题，运行以下指令可以解决：
sed -i 's/#   StrictHostKeyChecking ask/StrictHostKeyChecking ask/' /etc/ssh/sshd_config
# 预期的python解释器位置一般在 /opt/conda/bin/python3

# pip源修改
# 升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置：
# python -m pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 使用pip按需安装库

# 此时直接导出image后默认的python3路径会发生变化，无法正常运行determined实验，具体原因不明，可行的解决方案如下）
# python3默认路径修正：
# 1. 删除掉默认的python文件
rm /usr/bin/python3
# 2. 建立软链接到预期的python文件
ln -s /opt/conda/bin/python3 /usr/bin/python3
# pip指令也会丢失，运行以下指令将pip的路径指明，后续再启动容器后就可以直接运行pip
echo "alias pip=/opt/conda/bin/pip" >> .bashrc
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32

导出本地container，再导入为image，后续determined实验配置即可使用该image：

# docker ps -a					# 查看容器状态，确认容器名称或ID
# 导出前最好先关闭容器
docker stop test		

# docker export (容器名称或ID) > (镜像存储文件名，一般为.tar格式) 	# windows不能使用这种写法！导出容器为image，存储在本地目录中
docker export test > ./Downloads/test.tar
# docker import - (导入后镜像名) < (镜像存储文件名，一般为.tar格式)	# windows不可用！导入镜像
docker import - my_test_iqa:cuda-11.3-pytorch-1.12-tf-2.11-gpu-0.27.1-pyiqa-0.1.10 < ./Downloads/test.tar
# image名字重复时会导致老的image变为<none>:<none>，运行以下指令可以删除这些无用image
docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q)

# docker container export (容器名称或ID) -o (镜像存储文件名，一般为.tar格式)		# windows可用的导出方法！
# docker image import (镜像存储文件名，一般为.tar格式) (导入后镜像名)				# windows可用的导入方法！	

docker image ls													# 查看所有镜像
docker image tag SOURCE_IMAGE[:TAG] TARGET_IMAGE[:TAG]				# image重命名
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/我家自动化/article/detail/900425