Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中。通过使用Docker,可以实现MindSpore的快速部署,并与系统环境隔离。
本文档介绍如何在CPU环境的Linux系统上,使用Docker方式快速安装MindSpore。
MindSpore的Docker镜像托管在Huawei SWR上。
目前容器化构建选项支持情况如下:
硬件平台 | Docker镜像仓库 | 标签 | 说明 |
---|---|---|---|
CPU | mindspore/mindspore-cpu |
x.y.z |
已经预安装MindSpore x.y.z CPU版本的生产环境。 |
devel |
提供开发环境从源头构建MindSpore(CPU 后端)。安装详情请参考https://www.mindspore.cn/install 。 |
||
runtime |
提供运行时环境,未安装MindSpore二进制包(CPU 后端)。 |
x.y.z
对应MindSpore版本号,例如安装1.1.0版本MindSpore时,x.y.z
应写为1.1.0。
对于CPU
后端,可以直接使用以下命令获取最新的稳定镜像:
docker pull swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-cpu:{tag}
其中:
{tag}
对应上述表格中的标签。执行以下命令启动Docker容器实例:
docker run -it swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-cpu:{tag} /bin/bash
其中:
{tag}
对应上述表格中的标签。如需使用可视化调试调优工具MindInsight,需设置--network
参数为host
模式,例如:
docker run -it --network host swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com/mindspore/mindspore-cpu:{tag} /bin/bash
x.y.z
的容器。按照上述步骤进入MindSpore容器后,测试Docker是否正常工作,请运行下面的Python代码并检查输出:
方法一:
python -c "import mindspore;mindspore.run_check()"
如果输出:
MindSpore version: 版本号
The result of multiplication calculation is correct, MindSpore has been installed successfully!
至此,你已经成功通过Docker方式安装了MindSpore CPU版本。
方法二:
import numpy as np
import mindspore as ms
import mindspore.ops as ops
ms.set_context(mode=ms.PYNATIVE_MODE, device_target="CPU")
x = ms.Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
y = ms.Tensor(np.ones([1,3,3,4]).astype(np.float32))
print(ops.add(x, y))
代码成功运行时会输出:
[[[[2. 2. 2. 2.]
[2. 2. 2. 2.]
[2. 2. 2. 2.]]
[[2. 2. 2. 2.]
[2. 2. 2. 2.]
[2. 2. 2. 2.]]
[[2. 2. 2. 2.]
[2. 2. 2. 2.]
[2. 2. 2. 2.]]]]
至此,你已经成功通过Docker方式安装了MindSpore CPU版本。
验证MindInsight安装:
输入mindinsight start --port 8080
,如提示启动status为success,则安装成功。
如果你安装的是runtime
标签的容器,需要自行安装MindSpore。
进入MindSpore安装指南页面,选择CPU硬件平台、Linux-x86_64操作系统和pip的安装方式,获得安装指南。运行容器后参考安装指南,通过pip方式安装MindSpore CPU版本,并进行验证。
如果你安装的是devel
标签的容器,需要自行编译并安装MindSpore。
进入MindSpore安装指南页面,选择CPU硬件平台、Linux-x86_64操作系统和Source的安装方式,获得安装指南。运行容器后,下载MindSpore代码仓并参考安装指南,通过源码编译方式安装MindSpore CPU版本,并进行验证。
如果您想了解更多关于MindSpore Docker镜像的构建过程,请查看docker repo了解详细信息。
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