डॉकर क्विकस्टार्ट गाइड के लिए Ultralytics

यह मार्गदर्शिका आपके लिए डॉकर वातावरण स्थापित करने के लिए एक व्यापक परिचय के रूप में कार्य करती है Ultralytics परियोजनाओं। डॉकर कंटेनरों में एप्लिकेशन विकसित करने, शिपिंग करने और चलाने के लिए एक मंच है। यह सुनिश्चित करने के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है कि सॉफ़्टवेयर हमेशा एक जैसा चलेगा, भले ही वह कहीं भी तैनात हो। अधिक जानकारी के लिए, पर जाएँ Ultralytics Docker रिपॉजिटरी on Docker Hub.

आप क्या सीखेंगे

• NVIDIA समर्थन के साथ डॉकर की स्थापना
• स्थापित Ultralytics डॉकर छवियां
• भागना Ultralytics एक डॉकर कंटेनर में
• कंटेनर में स्थानीय निर्देशिकाओं को माउंट करना

आवश्यकताएँ

• सुनिश्चित करें Docker आपके सिस्टम पर स्थापित है। यदि नहीं, तो आप इसे डॉकर की वेबसाइट से डाउनलोड और इंस्टॉल कर सकते हैं।
• सुनिश्चित करें कि आपके सिस्टम में NVIDIA GPU है और NVIDIA ड्राइवर स्थापित हैं।

NVIDIA समर्थन के साथ डॉकर सेट करना

सबसे पहले, सत्यापित करें कि NVIDIA ड्राइवर चलाकर ठीक से स्थापित हैं:

nvidia-smi

NVIDIA डॉकर रनटाइम स्थापित करना

अब, Docker कंटेनरों में GPU समर्थन को सक्षम करने के लिए NVIDIA Docker रनटाइम स्थापित करें:

# Add NVIDIA package repositories
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
distribution=$(lsb_release -cs)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

# Install NVIDIA Docker runtime
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2

# Restart Docker service to apply changes
sudo systemctl restart docker

डॉकर के साथ NVIDIA रनटाइम सत्यापित करें

चलाना docker info | grep -i runtime यह सुनिश्चित करने के लिए कि nvidia रनटाइम की सूची में दिखाई देता है:

docker info | grep -i runtime

स्थापित Ultralytics डॉकर छवियाँ

Ultralytics विभिन्न प्लेटफार्मों और उपयोग-मामलों के लिए अनुकूलित कई डॉकर छवियां प्रदान करता है:

• डॉकरफाइल: GPU छवि, प्रशिक्षण के लिए आदर्श।
• डॉकरफाइल-आर्म64: ARM64 आर्किटेक्चर के लिए, रास्पबेरी पाई जैसे उपकरणों के लिए उपयुक्त।
• Dockerfile-cpu: अनुमान और गैर-GPU वातावरण के लिए CPU-केवल संस्करण।
• Dockerfile-jetson: NVIDIA Jetson उपकरणों के लिए अनुकूलित।
• डॉकरफाइल-python: न्यूनतम Python हल्के अनुप्रयोगों के लिए पर्यावरण।
• Dockerfile-conda: Miniconda3 और शामिल हैं Ultralytics पैकेज कोंडा के माध्यम से स्थापित किया गया।

नवीनतम छवि खींचने के लिए:

# Set image name as a variable
t=ultralytics/ultralytics:latest

# Pull the latest Ultralytics image from Docker Hub
sudo docker pull $t

भागना Ultralytics in डॉकर कंटेनर

यहां बताया गया है कि कैसे निष्पादित करें Ultralytics डॉकर कंटेनर:

# Run with all GPUs
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all $t

# Run specifying which GPUs to use
sudo docker run -it --ipc=host --gpus '"device=2,3"' $t

वही -it फ्लैग एक छद्म TTY असाइन करता है और STDIN को खुला रखता है, जिससे आप कंटेनर के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं। वही --ipc=host फ्लैग होस्ट के आईपीसी नेमस्पेस को साझा करने में सक्षम बनाता है, जो प्रक्रियाओं के बीच मेमोरी साझा करने के लिए आवश्यक है। वही --gpus ध्वज कंटेनर को होस्ट के जीपीयू तक पहुंचने की अनुमति देता है।

फ़ाइल अभिगम्यता पर ध्यान दें

कंटेनर के भीतर अपनी स्थानीय मशीन पर फ़ाइलों के साथ काम करने के लिए, आप उपयोग कर सकते हैं Docker वॉल्यूम:

# Mount a local directory into the container
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all -v /path/on/host:/path/in/container $t

बदलें /path/on/host अपने स्थानीय मशीन पर निर्देशिका पथ के साथ और /path/in/container डॉकर कंटेनर के अंदर वांछित पथ के साथ।

बधाइयाँ! अब आप उपयोग करने के लिए सेट हैं Ultralytics डॉकर के साथ और इसकी शक्तिशाली क्षमताओं का लाभ उठाने के लिए तैयार है। वैकल्पिक स्थापना विधियों के लिए, बेझिझक एक्सप्लोर करें Ultralytics क्विकस्टार्ट डॉक्यूमेंटेशन।

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