Docker

  less than a minute  

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することで、以前の実験を正確に実行された環境に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。私たちは、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ています。

ローカル開発

wandb docker は、dockerコンテナを起動し、wandbの環境変数を渡し、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、TensorFlow、PyTorch、Keras、そして Jupyter がインストールされた docker イメージを使用します。wandb docker my/image:latest のようにして、同じコマンドで独自の docker イメージを開始することもできます。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、これは “–dir” フラグで変更できます。

プロダクション

wandb docker-run コマンドは、プロダクションのワークロードに提供されます。これは nvidia-docker の代替として使用されることを想定しています。これは、docker run コマンドにあなたの資格情報と WANDB_DOCKER 環境変数を追加する単純なラッパーです。"–runtime" フラグを渡さず、nvidia-docker がマシンにインストールされている場合、ランタイムが nvidia に設定されていることも確認されます。

Kubernetes

トレーニングワークロードを Kubernetes 上で実行し、k8s API がポッドに公開されている場合（デフォルトでそうです）、wandb は API に対して docker イメージのダイジェストを問い合わせ、WANDB_DOCKER 環境変数を自動的に設定します。

復元

WANDB_DOCKER 環境変数を使用して run が計測されている場合、wandb restore username/project:run_id を呼び出すと、新しいブランチがチェックアウトされ、コードが復元され、トレーニングに使用された正確な docker イメージが、元のコマンドで事前に設定された状態で起動されます。