Dockerfile封装制作pytorch（tensorflow）深度学习框架 + jupyterlab服务 + ssh服务镜像_pytorch docker镜像

一：docker-hub官网寻找需求镜像

1.我们在https://hub.docker.com/官网找到要封装的pytorch基础镜像，这里我们以pytorch1.13.1版本为例

2.我们找到的这个devel版本的镜像（我们需要cuda的编译工具）

pytorch版本是1.13.1，cuda版本是11.6，cudnn gpu加速库的版本是8版本（ubuntu系统已经封装在镜像里了，一会启动时候就可以去判断系统版本是多少了）

3.runtime和devel版本的区别解释：

1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel：
devel 是 "development" 的缩写，表示这是一个开发版本。
这个版本包含了开发深度学习应用所需的工具和库，比如编译器、头文件、静态库等。
适用于需要编译和开发深度学习应用的场景。
 
1.13.1-cuda11.6-cudnn8-runtime：
runtime 表示这是一个运行时版本。
这个版本主要包含运行深度学习应用所需的库和二进制文件，但不包含开发工具和头文件。
适用于只需要运行预编译的深度学习模型或应用的场景。
 
为什么一个大一个小？
内容不同：
devel 版本包含了更多的开发工具、头文件和静态库，这些文件在编译和开发过程中是必需的，但在运行时并不需要。
runtime 版本只包含运行时所需的库和二进制文件，省去了开发工具和头文件，因此体积更小。
 
用途不同：
devel 版本适用于开发环境，你可以在这个环境中编译和调试深度学习应用。
runtime 版本适用于生产环境或部署环境，你只需要运行已经开发好的深度学习应用。
 
具体区别
包含的文件：
devel 版本：包含 CUDA 编译器（nvcc）、开发工具（如 gdb、profiler）、头文件（如 .h 文件）、静态库（如 .a 文件）以及所有的运行时库。
runtime 版本：仅包含运行时库（如 .so 文件）和必要的二进制文件。
 
使用场景：
devel 版本：适用于需要编译和开发的场景，如开发新模型、编写自定义 CUDA 内核等。
runtime 版本：适用于部署和运行已经编译好的模型和应用，如在生产环境中运行深度学习推理服务。
 
总结
选择哪个版本取决于你的需求：
如果你需要开发和编译深度学习应用，选择 devel 版本。
如果你只需要运行已经开发好的深度学习应用，选择 runtime 版本。

二：拉取基础镜像

1.复制拉取命令

2.服务器上拉取基础镜像

docker pull pytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel

3.配置docker守护进程加速

最近dockerhub还有一些国内镜像加速源都都不好用了，这里建议走代理服务器或者给docker守护进程配置代理：

Linux服务器开启临时外网全局代理-CSDN博客

或者：

docker守护进程配置代理-CSDN博客

三：编写我们的dockerfile文件内容

需求描述：

（1）我们镜像里要求已安装好我们要用到的命令和python包等等：

# 更新包列表并安装基本工具
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    sudo \
    git \
    wget \
    curl \
    vim \
    unzip \
    zip \
    tar \
    gzip \
    openssh-server \
    openssh-client \
    nodejs \
    npm && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

（2）要求修改pip源为阿里云镜像源:

# 修改 pip 源为阿里云镜像源
RUN mkdir -p /root/.pip \
    && echo "[global]" > /root/.pip/pip.conf \
    && echo "index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/" >> /root/.pip/pip.conf \
    && echo "trusted-host = mirrors.aliyun.com" >> /root/.pip/pip.conf

（3）要求安装并启动ssh和jupyter-lab服务，这里我们通过外挂启动脚本实现:

# 将启动脚本配置在容器中
COPY setup.sh /setup.sh       # 本地目录拷贝启动脚本到容器内/目录下
RUN chmod +x /setup.sh        
 
# 使用启动脚本作为容器初始化入口
ENTRYPOINT ["/setup.sh"]

（4）防止宿主机不同型号gpu导致的cuda调用异常，需要封装PyTorch NVML 基于 CUDA 检查环境变量:

ENV PYTORCH_NVML_BASED_CUDA_CHECK=1

完整的dockerfile文件内容:

vim torch1.13.1_dockerfile

# 定义基础镜像
FROM pytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel
# 设置非互动模式以避免一些安装过程中的对话框
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
 
# 删除无效的 Nvidia 存储库（如果它存在的话）
#RUN rm /etc/apt/sources.list.d/cuda.list || true
#RUN rm /etc/apt/sources.list.d/nvidia-ml.list || true
 
# 更新包列表并安装基本工具
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    sudo \
    git \
    wget \
    curl \
    vim \
    unzip \
    zip \
    tar \
    gzip \
    openssh-server \
    openssh-client \
    nodejs \
    npm && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 修改 pip 源为阿里云镜像源
RUN mkdir -p /root/.pip \
    && echo "[global]" > /root/.pip/pip.conf \
    && echo "index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/" >> /root/.pip/pip.conf \
    && echo "trusted-host = mirrors.aliyun.com" >> /root/.pip/pip.conf
 
RUN pip install tornado==6.1
RUN pip install notebook==6.4.10
 
# 安装指定的 Python 库
RUN pip install \
    ipykernel==6.29.5 \
    jupyter_client==7.4.8 \
    jupyter_core==5.7.2 \
    jupyter_server==2.14.1 \
    jupyterlab==4.2.3 \
    nbclient==0.10.0 \
    nbconvert==7.16.4 \
    nbformat==5.10.4 \
    notebook==6.5.7 \
    traitlets==5.7.1 \
    jupyter-tensorboard==0.2.0 \
    jupyterlab-tensorboard-pro==4.0.0 \
    tensorboard-data-server==0.7.2 \
    tensorboard
 
 
 
# 设置 PyTorch NVML 基于 CUDA 检查环境变量
ENV PYTORCH_NVML_BASED_CUDA_CHECK=1
 
# 暴露 SSH 和 Jupyter Lab 端口
EXPOSE 22
EXPOSE 8888
 
# 将启动脚本配置在容器中
COPY setup.sh /setup.sh
RUN chmod +x /setup.sh
 
 
# 使用启动脚本作为容器初始化入口
ENTRYPOINT ["/setup.sh"]
 
# 在容器中创建并修改 Jupyter Lab 的配置文件
RUN echo "c.ServerApp.terminado_settings = {'shell_command': ['/bin/bash']}" > /root/.jupyter/jupyter_lab_config.py

完整的setup.sh启动脚本内容:

vim setup.sh

#!/bin/bash
 
# 设置清华源，如果尚未设置
if ! pip config get global.index-url | grep -q "https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple"; then
    echo "设置 pip 使用清华源..."
    pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
fi
 
# 检查 JupyterLab 是否已安装
if ! pip show jupyterlab > /dev/null 2>&1; then
    echo "安装 JupyterLab..."
    pip install jupyterlab==4.2.3
else
    echo "JupyterLab 已安装，跳过安装步骤。"
fi
 
# 创建SSH服务所需的目录
echo "创建 SSHD 必要的目录..."
mkdir -p /var/run/sshd /root/.ssh
 
# 创建JupyterLab工作目录
if [ ! -d /root/workspace ]; then
    echo "创建 Jupyter Lab 工作目录..."
    mkdir -p /root/workspace
    chown -R root:root /root/workspace
fi
 
# 设置环境变量到 .bashrc
BASHRC_PATH="/root/.bashrc"
ENV_VARS='export PATH="/usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:/opt/conda/bin:/usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:$PATH"'
 
if ! grep -Fxq "$ENV_VARS" "$BASHRC_PATH"; then
    echo "$ENV_VARS" >> "$BASHRC_PATH"
fi
 
# 确保在 .bashrc 中添加 `cd /root/workspace`
if ! grep -Fxq "cd /root/workspace" "$BASHRC_PATH"; then
    echo "cd /root/workspace" >> "$BASHRC_PATH"
fi
 
# 如果 authorized_keys 文件不存在，则创建它
AUTHORIZED_KEYS="/root/.ssh/authorized_keys"
if [ ! -f "$AUTHORIZED_KEYS" ]; then
    echo "创建 authorized_keys 文件..."
    touch "$AUTHORIZED_KEYS"
    chmod 600 "$AUTHORIZED_KEYS"
    chown -R root:root /root/.ssh
fi
 
# 配置sshd服务，如果尚未配置
SSHD_CONFIG="/etc/ssh/sshd_config"
if [ ! -f "$SSHD_CONFIG" ]; then
    echo "配置 SSHD 服务..."
    cat <<EOF > "$SSHD_CONFIG"
Port 22
PermitRootLogin yes
PubkeyAuthentication yes
AuthorizedKeysFile .ssh/authorized_keys
PasswordAuthentication yes
ChallengeResponseAuthentication no
UsePAM yes
X11Forwarding yes
PrintMotd no
AcceptEnv LANG LC_*
Subsystem sftp /usr/lib/openssh/sftp-server
EOF
 
    # 生成 sshd 主机密钥
    echo "生成 SSHD 主机密钥..."
    ssh-keygen -A
else
    echo "SSHD 服务已经配置，跳过配置步骤。"
fi
 
# 检查SSHD服务是否正在运行，如果没有则启动
if ! pgrep -x "sshd" > /dev/null; then
    echo "启动 SSHD 服务..."
    /usr/sbin/sshd
else
    echo "SSHD 服务已经运行，跳过启动步骤。"
fi
 
# 生成 Jupyter 配置文件（如果不存在）
JUPYTER_CONFIG_DIR="/root/.jupyter"
if [ ! -d "$JUPYTER_CONFIG_DIR" ]; then
    mkdir -p "$JUPYTER_CONFIG_DIR"
fi
JUPYTER_CONFIG_FILE="$JUPYTER_CONFIG_DIR/jupyter_notebook_config.py"
if [ ! -f "$JUPYTER_CONFIG_FILE" ]; then
    echo "生成 Jupyter 配置文件..."
    jupyter notebook --generate-config
fi
 
# 设置 JupyterLab 默认工作目录
echo "设置 JupyterLab 默认工作目录..."
if ! grep -q "c.ServerApp.root_dir = '/root/workspace'" "$JUPYTER_CONFIG_FILE"; then
    echo "c.ServerApp.root_dir = '/root/workspace'" >> "$JUPYTER_CONFIG_FILE"
fi
 
# 设置 JupyterLab 终端命令
if ! grep -q "c.ServerApp.terminado_settings = {'shell_command': ['/bin/bash']}" "$JUPYTER_CONFIG_FILE"; then
    echo "c.ServerApp.terminado_settings = {'shell_command': ['/bin/bash']}" >> "$JUPYTER_CONFIG_FILE"
fi
 
# 检查JupyterLab服务是否已经启动
if ! pgrep -f "jupyter-lab" > /dev/null; then
    echo "启动 JupyterLab..."
    nohup jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root --no-browser --notebook-dir=/root/workspace > jupyter_lab.log 2>&1 &
else
    echo "JupyterLab 已在运行，跳过启动步骤。"
fi
 
# 添加一个阻塞进程，以保持容器运行
echo "容器已启动并运行，阻止脚本退出以保持容器运行..."
tail -f /dev/null

四：构建镜像

以咱们刚才编辑好的dockerfile和setup.sh构建镜像

docker build -t ubuntu18.04_pytorch1.13.1 -f torch1.13.1_dockerfile . 

构建成功，启动镜像测试

五：测试镜像

（1）运行镜像测试：

docker run -d -p 2255:22 5858:8888 ubuntu18.04_pytorch1.13.1

（2）查看镜像是否正常启动并找到docker id 进入容器内部测试：

docker ps | grep torch

（3）进入容器内部查看python，ubuntu，cuda和gpu的版本，显卡型号等等信息：

 docker exec -it  8b80ab67bcd3 bash

cat /etc/lsb-release

nvidia-smi   ## 可以看到咱们容器内部可以读取到宿主机的显卡型号为4090，显卡驱动版本为550.54.14 

 python --version

nvcc --version  ## 验证cuda版本

（3）测试ssh和jupyterlab功能和服务是否正常：

浏览器访问宿主机ip+5885端口，并查看容器内部进程，jupyterlab是否正常安装启动

（4）使用python和pytorch测试pytorch是否正常，是否可以正常调用cuda和宿主机GPU：

测试脚本内容：

import torch
 
def test_torch_cuda():
    print("Checking PyTorch and CUDA installation...")
 
    # 检查 PyTorch 版本
    print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
 
    # 检查是否可以调用 CUDA
    if torch.cuda.is_available():
        print("CUDA is available.")
    else:
        print("CUDA is not available.")
        return
 
    # 检查 CUDA 版本
    cuda_version = torch.version.cuda
    print(f"CUDA version: {cuda_version}")
 
    # 检查 GPU 的数量
    gpu_count = torch.cuda.device_count()
    print(f"Number of GPUs: {gpu_count}")
 
    for i in range(gpu_count):
        print(f"GPU {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)}")
 
        # 获取 GPU 的计算能力
        capability = torch.cuda.get_device_capability(i)
        print(f"  Compute capability: {capability[0]}.{capability[1]}")
 
        # 获取 GPU 显存信息
        mem_info = torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory / (1024 ** 3)  # 单位GB
        print(f"  Total memory: {mem_info:.2f} GB")
 
if __name__ == "__main__":
    test_torch_cuda()

六：测试全部通过，镜像封装测试通过，推送私有docker-hub

（1）其他例如pytorch的其他版本，tensorflow等等，百度的paddlepaddle飞浆等大模型镜像的封装办法也一样，只需要修改基础镜像部分配置就可以：

剩下镜像里安装的工具包，环境变量按需配置。

（2）推送私有镜像仓库备用

docker tag ubuntu18.04_pytorch1.13.1:latest harbor.prohub.net/library/ubuntu18.04_pytorch1.13.1:latest
 
 
docker push  harbor.prohub.net/library/ubuntu18.04_pytorch1.13.1:latest