Hướng dẫn bắt đầu nhanh Docker dành cho Ultralytics
Hướng dẫn này đóng vai trò giới thiệu toàn diện để thiết lập môi trường Docker cho bạn Ultralytics Dự án. Docker là một nền tảng để phát triển, vận chuyển và chạy các ứng dụng trong container. Nó đặc biệt có lợi cho việc đảm bảo rằng phần mềm sẽ luôn chạy giống nhau, bất kể nó được triển khai ở đâu. Để biết thêm chi tiết, hãy truy cập Ultralytics Docker repository trên Docker Hub.
Những gì bạn sẽ học
- Thiết lập Docker có hỗ trợ NVIDIA
- Cài đặt Ultralytics Hình ảnh Docker
- Chạy Ultralytics trong bộ chứa Docker
- Gắn các thư mục cục bộ vào container
Điều kiện tiên quyết
- Đảm bảo Docker đã được cài đặt trên hệ thống của bạn. Nếu không, bạn có thể tải xuống và cài đặt nó từ trang web của Docker.
- Đảm bảo rằng hệ thống của bạn có GPU NVIDIA và trình điều khiển NVIDIA được cài đặt.
Thiết lập Docker với Hỗ trợ NVIDIA
Trước tiên, hãy xác minh rằng trình điều khiển NVIDIA được cài đặt đúng cách bằng cách chạy:
Cài đặt NVIDIA Docker Runtime
Bây giờ, chúng ta hãy cài đặt NVIDIA Docker runtime để kích hoạt hỗ trợ GPU trong các container Docker:
# 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
Xác minh NVIDIA Runtime với Docker
Chạy docker info | grep -i runtime để đảm bảo rằng nvidia xuất hiện trong danh sách thời gian chạy:
Cài đặt Ultralytics Hình ảnh Docker
Ultralytics cung cấp một số hình ảnh Docker được tối ưu hóa cho các nền tảng và trường hợp sử dụng khác nhau:
- Dockerfile: Hình ảnh GPU, lý tưởng cho đào tạo.
- Dockerfile-arm64: Đối với kiến trúc ARM64, phù hợp với các thiết bị như Raspberry Pi.
- Dockerfile-cpu: Phiên bản chỉ dành cho CPU cho môi trường suy luận và không phải GPU.
- Dockerfile-jetson: Tối ưu hóa cho các thiết bị NVIDIA Jetson.
- Dockerfile-python: Tối thiểu Python môi trường cho các ứng dụng nhẹ.
- Dockerfile-conda: Bao gồm Miniconda3 và Ultralytics gói được cài đặt qua Conda.
Để kéo hình ảnh mới nhất:
# Set image name as a variable
t=ultralytics/ultralytics:latest
# Pull the latest Ultralytics image from Docker Hub
sudo docker pull $t
Chạy Ultralytics trong Docker Container
Dưới đây là cách thực hiện Ultralytics Bộ chứa Docker:
# 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
Các -it cờ chỉ định một giả TTY và giữ stdin mở, cho phép bạn tương tác với vùng chứa. Các --ipc=host cờ cho phép chia sẻ không gian tên IPC của máy chủ, điều cần thiết để chia sẻ bộ nhớ giữa các quy trình. Các --gpus flag cho phép container truy cập GPU của host.
Lưu ý về khả năng truy cập tệp
Để làm việc với các tệp trên máy cục bộ của bạn trong bộ chứa, bạn có thể sử dụng ổ đĩa Docker:
# Mount a local directory into the container
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all -v /path/on/host:/path/in/container $t
Thay thế /path/on/host với đường dẫn thư mục trên máy cục bộ của bạn và /path/in/container với đường dẫn mong muốn bên trong container Docker.
Chúc mừng! Bây giờ bạn đã thiết lập để sử dụng Ultralytics với Docker và sẵn sàng tận dụng các khả năng mạnh mẽ của nó. Đối với các phương pháp cài đặt thay thế, vui lòng khám phá Ultralytics Tài liệu bắt đầu nhanh.