Docker

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Docker インテグレーション

W&B は、 コード が実行された Docker イメージ へのポインターを保存できます。これにより、以前の 実験 を実行された環境に正確に復元できます。 wandb ライブラリ は、この状態を永続化するために WANDB_DOCKER 環境変数 を探します。この状態を自動的に設定するいくつかのヘルパーを提供します。

ローカル開発

wandb docker は、 dockerコンテナ を起動し、 wandb 環境変数 を渡し、 コード をマウントし、 wandb がインストールされていることを確認する コマンド です。デフォルトでは、この コマンド は TensorFlow、PyTorch、Keras、Jupyter がインストールされた Docker イメージ を使用します。同じ コマンド を使用して、独自の Docker イメージ を起動できます: wandb docker my/image:latest。この コマンド は、現在の ディレクトリー を コンテナ の “/app” ディレクトリー にマウントします。これは “–dir” フラグで変更できます。

本番環境

wandb docker-run コマンド は、 本番環境 の ワークロード 用に提供されています。これは nvidia-docker のドロップイン代替となることを意図しています。これは docker run コマンド へのシンプルなラッパーで、 認証情報 と WANDB_DOCKER 環境変数 を呼び出しに追加します。 “–runtime” フラグを渡さず、 nvidia-docker がマシンで利用可能な場合、これにより ランタイム が nvidia に設定されます。

Kubernetes

Kubernetes で トレーニング の ワークロード を実行し、 k8s API が pod に公開されている場合（デフォルトの場合）。 wandb は、 Docker イメージ のダイジェストについて API にクエリを実行し、 WANDB_DOCKER 環境変数 を自動的に設定します。

復元

run が WANDB_DOCKER 環境変数 で計測されている場合、 wandb restore username/project:run_id を呼び出すと、 コード を復元する新しいブランチをチェックアウトし、 トレーニング に使用された正確な Docker イメージ を元の コマンド で事前に設定して 起動 します。