Docker

Docker Integration

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るため、以前の実験をそのままの環境で復元することができます。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。自動的にこの状態を設定するためのヘルパーをいくつか提供しています。

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をインストールすることを保証するコマンドです。デフォルトでは、TensorFlow、PyTorch、Keras、およびJupyterをインストールした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イメージを起動することもできます: 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が、"--dir"フラグを使用して変更することができます。

プロダクション

wandb docker-run コマンドは、プロダクションワークロードのために提供されています。これは nvidia-docker の代替として利用することを意図しています。このコマンドは、docker run コマンドの簡単なラッパーであり、資格情報と WANDB_DOCKER 環境変数を呼び出しに追加します。"--runtime"フラグを渡さずに nvidia-docker がマシンに利用可能な場合、ランタイムがnvidiaに設定されることも保証されます。

Kubernetes

トレーニングワークロードをKubernetesで実行し、k8s APIがポッドに公開されている場合（デフォルトではそのようになっています）、wandbはAPIからdockerイメージのダイジェストをクエリし、自動的に WANDB_DOCKER 環境変数を設定します。

復元

WANDB_DOCKER 環境変数で計測されたrunの場合、wandb restore username/project:run_id を呼び出すことで、コードを復元し、元のコマンドがあらかじめ設定された状態でトレーニングに使用された正確なdockerイメージを起動する新しいブランチをチェックアウトします。