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前面详解介绍了如何搭建ubuntu+docker+pycharm的深度学习远程炼丹环境,接下来我们将以运行paddle邮件过滤为例,介绍如何通过pycharm调用在远程服务器上的docker,运行该深度学习的代码模型。
首先需要在dockerhub选择合适的paddle镜像,然后拉取镜像:
docker pull paddlepaddle/paddle:2.4.0rc0-gpu-cuda11.2-cudnn8.1-trt8.0
docker run --gpus all -it -v /opt/workplace:/workplace --name paddlenlp paddlepaddle/paddle -p 8080:22 bitnami/pytorch
apt-get update
apt-get install openssh-server
apt-get install openssh-client
apt-get install vim
vim /etc/ssh/sshd_config
#Authentication:
PermitRootLogin yes
RSAAuthentication yes # 允许root进入
PubkeyAuthentication yes
passwd root
service ssh restart
which python
如果需要离线调用docker环境,那么我们只需要在有网络的情况下配置上述的环境,然后将容器生成镜像,再导出镜像,最后在无网的服务器上载入镜像,再执行第六步重启ssh服务。
docker commit paddlenlp paddlenlp11.2
docker save -o paddlenlp11.2.tar paddlenlp11.2
docker load --input paddlenlp11.2.tar
选择之前whichp ython得到的 /usr/local/bin/python
tar -cvf models.tar
tar -xvf models.tar
docker cp /root/.paddlenlp/models[宿主机路径] 04xxxxxxxx[容器id]:/root/.paddlenlp[容器路径]
##4.将文件夹从容器迁移到宿主机
docker cp 04xxxxxxxx[容器id]:/root/.paddlenlp[容器路径] /root/.paddlenlp/models[宿主机路径]
今天详细介绍了如何利用pycharm远程炼丹,有什么问题欢迎在评论区留言。
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