wandb docker [OPTIONS] [DOCKER_RUN_ARGS]... [DOCKER_IMAGE]
Summary
docker コンテナ内でコードを実行します。
W&B docker を使用すると、コードを docker イメージ内で実行し、wandb が適切に設定されていることを確認します。WANDB_DOCKER と WANDB_API_KEY の環境変数をコンテナに追加し、既定では現在のディレクトリーを /app にマウントします。docker run の画像名が宣言される前に追加されるその他の args を渡すことができます。指定されない場合は、デフォルトのイメージを選択します：
sh wandb docker -v /mnt/dataset:/app/data wandb docker gcr.io/kubeflow-
images-public/tensorflow-1.12.0-notebook-cpu:v0.4.0 —jupyter wandb docker
wandb/deepo:keras-gpu —no-tty —cmd “python train.py —epochs=5”
デフォルトでは、wandb の存在を確認し、存在しない場合はインストールするために entrypoint をオーバーライドします。—jupyter フラグを渡すと、jupyter がインストールされ、ポート 8888 で jupyter lab が開始されます。システム上で nvidia-docker を検出した場合、nvidia ランタイムを使用します。既存の docker run コマンドに環境変数を設定するだけでよければ、wandb docker-run コマンドを参照してください。
Options
| Option | Description |
|---|---|
--nvidia / --no-nvidia | nvidia ランタイムを使用します。nvidia-docker が存在する場合、デフォルトで nvidia が使用されます |
--digest | イメージのダイジェストを出力して終了します |
--jupyter / --no-jupyter | コンテナ内で jupyter lab を実行します |
--dir | コンテナ内にコードをマウントするディレクトリー |
--no-dir | 現在のディレクトリーをマウントしません |
--shell | コンテナを開始するシェル |
--port | jupyter をバインドするホストポート |
--cmd | コンテナ内で実行するコマンド |
--no-tty | コマンドを tty なしで実行します |