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Exécutez votre code dans un conteneur Docker. W&B Docker vous permet d’exécuter votre code dans une image Docker en garantissant que wandb est configuré. Il ajoute les variables d’environnement WANDB_DOCKER et WANDB_API_KEY à votre conteneur et monte le répertoire courant sur /app par défaut. Vous pouvez fournir des arguments supplémentaires, qui seront ajoutés à docker run avant le nom de l’image ; nous choisirons une image par défaut pour vous si aucune n’est fournie :
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"
Par défaut, nous remplaçons le point d’entrée pour vérifier si wandb est installé et l’installer dans le cas contraire. Si vous passez l’indicateur —jupyter, nous nous assurerons que jupyter est installé et démarrerons jupyter lab sur le port 8888. Si nous détectons nvidia-docker sur votre système, nous utiliserons le runtime nvidia. Si vous voulez simplement que wandb définisse une variable d’environnement pour une commande docker run existante, voir la commande wandb docker-run.

Utilisation

wandb docker [DOCKER_RUN_ARGS] [DOCKER_IMAGE] [OPTIONS]

Arguments

ArgumentDescriptionRequis
DOCKER_RUN_ARGSAucune description disponibleNon
DOCKER_IMAGEAucune description disponibleNon

Options

OptionDescription
--nvidiaUtilise le runtime nvidia ; la valeur par défaut est nvidia si nvidia-docker est présent (par défaut : False)
--digestAffiche le digest de l’image puis quitte (par défaut : False)
--jupyterExécute jupyter lab dans le conteneur (par défaut : False)
--dirRépertoire du conteneur dans lequel monter le code (par défaut : /app)
--no-dirNe monte pas le répertoire courant (par défaut : False)
--shellShell avec lequel démarrer le conteneur (par défaut : /bin/bash)
--portPort hôte auquel lier jupyter (par défaut : 8888)
--cmdLa commande à exécuter dans le conteneur
--no-ttyExécute la commande sans TTY (par défaut : False)