wandb docker

コードを docker コンテナ内で実行します。

W&B docker を使うと、wandb が正しく設定された状態でコードを docker イメージ内で実行できます。コンテナには WANDB_DOCKER と WANDB_API_KEY の環境変数が追加され、現在のディレクトリはデフォルトで /app にマウントされます。追加の引数を渡すこともでき、それらはイメージ名が指定される前に docker run の引数として追加されます。イメージが指定されない場合は、こちらでデフォルトイメージを自動的に選択します。

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、エントリーポイントを上書きして wandb の存在を確認し、存在しない場合はインストールします。—jupyter フラグを渡すと、jupyter がインストールされていることを確認し、ポート 8888 で jupyter lab を起動します。システム上で nvidia-docker を検出した場合は、nvidia ランタイムを使用します。既存の docker run コマンドに対して環境変数の設定だけを wandb に任せたい場合は、wandb docker-run コマンドを参照してください。

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使い方

wandb docker [DOCKER_RUN_ARGS] [DOCKER_IMAGE] [OPTIONS]

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引数

引数	説明	必須
DOCKER_RUN_ARGS	説明はありません	いいえ
DOCKER_IMAGE	説明はありません	いいえ

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オプション

オプション	説明
--nvidia	nvidia ランタイムを使用します。nvidia-docker が存在する場合はデフォルトで nvidia が使用されます（デフォルト: False）
--digest	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	コンテナ内で Jupyter Lab を実行します（デフォルト: False）
--dir	コンテナ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	カレントディレクトリをマウントしません（デフォルト: False）
--shell	コンテナ起動時に使用するシェルを指定します（デフォルト: /bin/bash）
--port	Jupyter をバインドするホスト側のポートを指定します（デフォルト: 8888）
--cmd	コンテナ内で実行するコマンドを指定します
--no-tty	TTY なしでコマンドを実行します（デフォルト: False）