wandb docker

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使用方法

docker [OPTIONS] [DOCKER_RUN_ARGS]... [DOCKER_IMAGE]

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説明

W&B が設定された Docker コンテナー内でコードを実行します。

Docker コンテナーを起動し、WANDB_DOCKERs 環境 変数を挿入して、現在の作業ディレクトリをデフォルトで /app に マウントします。ログインしている場合は、WANDB_API_KEY も挿入します。wandb が確実にインストールされるように、 コンテナーのエントリポイントをオーバーライドします。

追加の引数を渡すと、それらはイメージ名の前の docker run に 挿入されます。イメージが指定されていない場合は、デフォルトのイメージを使用します。

--jupyter を使用すると、ポート 8888 で JupyterLab をインストールして起動します。 ホストで NVIDIA Docker が利用可能な場合は、NVIDIA ランタイムを 自動的に有効にします。

ホストマシンに Docker がインストールされ、実行中である必要があります。

既存の docker run コマンドに W&B 環境変数を挿入し、 エントリポイントを変更せずに使用するには、wandb docker-run を使用します。

たとえば、デフォルトのイメージを実行し、データセットをコンテナーにマウントするには:

wandb docker -v /mnt/dataset:/app/data

デフォルトのイメージを実行し、JupyterLab を起動するには:

wandb docker -v /mnt/dataset:/app/data --jupyter

トレーニングコマンドでGPU対応イメージを実行するには:

wandb docker wandb/deepo:keras-gpu --no-tty --cmd "python train.py"

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引数

名	デフォルト	タイプ
docker_run_args	STR	False
docker_image	STR	False

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オプション

Flag	タイプ	説明
--nvidia	BOOL フラグ	NVIDIA ランタイムを使用します。nvidia-docker が存在する場合、デフォルトは nvidia です。デフォルト: False
--digest	BOOL フラグ	イメージのダイジェストを出力して終了します。デフォルト: False
--jupyter	BOOL フラグ	コンテナー内で Jupyter Lab を実行します。デフォルト: False
--dir	STR	コンテナー内でコードをマウントするディレクトリを指定します。デフォルト: /app
--no-dir	BOOL フラグ	現在のディレクトリをマウントしません。デフォルト: False
--shell	STR	コンテナーの起動時に使用するシェルです。デフォルト: /bin/bash
--port	STR	Jupyter をバインドするホストポートです。デフォルト: 8888
--cmd	STR	コンテナー内で実行するコマンドです。デフォルト: None
--no-tty	BOOL フラグ	TTY なしでコマンドを実行します。デフォルト: False