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Docker 컨테이너에서 코드를 실행합니다. W&B Docker를 사용하면 wandb가 미리 설정된 상태로 Docker 이미지에서 코드를 실행할 수 있습니다. 이 도구는 컨테이너에 WANDB_DOCKER 및 WANDB_API_KEY 환경 변수를 추가하고, 기본적으로 현재 디렉터리를 /app에 마운트합니다. 추가 인자를 전달할 수 있으며, 이 인자들은 이미지 이름이 지정되기 전에 docker run에 추가됩니다. 이미지를 지정하지 않으면 기본 이미지를 선택해 사용합니다:
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"
기본적으로 엔트리포인트를 재정의하여 wandb의 존재 여부를 확인하고, 없으면 설치합니다. —jupyter 플래그를 전달하면 jupyter가 설치되어 있는지 확인하고, 포트 8888에서 jupyter lab을 시작합니다. 시스템에서 nvidia-docker가 감지되면 nvidia 런타임을 사용합니다. 기존 docker run 명령에 대해 wandb가 환경 변수만 설정하도록 하고 싶다면, wandb docker-run 명령을 참조하세요.

사용 방법

wandb docker [DOCKER_RUN_ARGS] [DOCKER_IMAGE] [OPTIONS]

인수

ArgumentDescriptionRequired
DOCKER_RUN_ARGS설명이 제공되지 않습니다아니요
DOCKER_IMAGE설명이 제공되지 않습니다아니요

옵션

옵션설명
--nvidianvidia runtime을 사용합니다. nvidia-docker가 있으면 기본값은 nvidia입니다 (기본값: False)
--digest이미지 다이제스트를 출력하고 종료합니다 (기본값: False)
--jupyter컨테이너에서 JupyterLab을 실행합니다 (기본값: False)
--dir컨테이너에서 코드를 마운트할 디렉터리입니다 (기본값: /app)
--no-dir현재 디렉터리를 마운트하지 않습니다 (기본값: False)
--shell컨테이너를 시작할 때 사용할 셸입니다 (기본값: /bin/bash)
--portJupyter를 바인딩할 호스트 포트입니다 (기본값: 8888)
--cmd컨테이너에서 실행할 명령입니다
--no-ttytty 없이 명령을 실행합니다 (기본값: False)