determined配置
1. docker配置（默认使用ubuntu操作系统）
- 安装docker（国内可能需要先换源）
sudo apt install docker.io
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# 在docker容器中再安装docker容易出问题，操作前参考下述说明明确需求再实施（一般只需让容器能运行docker指令，此时只需要执行说明中的最后一节方案）
# https://jpetazzo.github.io/2015/09/03/do-not-use-docker-in-docker-for-ci/
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- 安装nvidia-container-toolkit
用于Docker容器内调用GPU(注意可能需要科学上网)
curl -fsSL https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y --no-install-recommends nvidia-container-toolkit
# 可能需要手动安装systemctl指令：
# sudo apt install systemd
sudo systemctl restart docker
-
特定用户无法执行docker指令时的处理方案
- 将用户添加到特定组中：
sudo usermod -aG docker inf - 确认特定用户是否已被添加到指定组中：
sudo cat /etc/group | grep docker - 已将用户添加到指定组中，但执行id指令并未看到指定组时，可以尝试重新登录用户
- 将用户添加到特定组中：
- docker远程访问安全配置
- docker常用指令
- Docker容器磁盘空间限制
- 启动container时设置内存空间和硬盘映射
- ssh远程访问docker容器注意：root用户远程登录须额外运行以下指令再重启ssh服务：
sed -i 's/#PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config
ssh-keygen -A
# 设置root密码
passwd
# 重启ssh服务
service ssh restart
- docker容器的进入
1. 从image建立可使用gpu的container并进入交互式界面：docker run -it -p [host_port]:[container_port](do not use 8888) --gpus all -v [host_path]:[container_path] --name [container_name] [image_name] /bin/bash
-v指定路径映射，将本地路径挂载到容器中
2. 开启已有容器：docker start [container_id or container_name]
3. 进入已经启动的 docker 容器的交互式终端，可以使用 docker exec 命令。这个命令可用于在运行中的容器内部执行命令或脚本，并以交互模式与容器进行交互，具体格式如下：docker exec -it [container_id or container_name] /bin/bash
-it 表示 docker 将以交互模式和伪终端（pseudo-TTY）模式运行命令。
/bin/bash 则是要执行的命令或脚本，这里表示将会启动一个交互式Bash shell，
[container_id or container_name] 为要进入的实际容器的 ID 或名称，如果不确定确切的容器 ID 或名称，可以使用docker ps命令打印当前已开启的容器列表，包括它们的 ID、名称、状态等信息。如果要查看当前所有的容器列表，可使用docker ps -a - windows安装docker：
- 官网下载安装：https://www.docker.com/，安装后首次运行时会提示安装虚拟机服务，推荐选择wsl
- wsl配置（docker首次启动时会弹窗提示配置方式，可以选择推荐的默认配置（需要科学上网），也可以按下述步骤手动配置）：
- docker须配置：
wsl --update，默认从microsoft store下载，可以尝试增加--web-download参数从github下载（需要科学上网），成功后先执行wsl --set-default-version 2将默认版本切换为2，再运行wsl --shutdown关闭wsl，再启动docker desktop（会自动启动wsl，确保更新生效） - 自定义配置linux子系统
- docker须配置：
- docker存储和加载image的默认路径配置：
- 自定义python开发环境配置流程：
docker run -it --gpus=all -p 8022:22 --name test -v D:\learn\doctor_thesis:/home/WangXiaoFeng/doctor_thesis/ determinedai/environments:cuda-11.3-pytorch-1.12-tf-2.11-gpu-0.27.1 /bin/bash
# 此时已进入新建立的test容器，运行以下指令设置允许以root身份进行ssh登录
sed -i 's/#PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config
ssh-keygen -A
passwd
# 设置自己的root密码
# 重启服务使修改生效
service ssh restart
# 将常用的国内pip源和conda源改入新容器的家目录下
# 安装determined
pip install determined==0.27.1
# 此后启动test容器即可在pycharm等python编辑器中配置ssh解释器到该环境，
# 默认地址为localhost:8022，用户名root，密码为新设置的passwd
2. determined配置(详细说明)
- 安装determined
pip install determined
- 启动master节点，默认端口是8080
det deploy local master-up
# 关闭master节点
# det deploy local master-down
- agent配置：新建文件
agent-config.yaml，输入以下内容并按需调整
## The hostname or IP address of the Determined master.
master_host: ip_of_your_master_node
## The port of the Determined master.
master_port: 8080
## The ID of this agent; defaults to the hostname of the current machine. Agent IDs must be unique## within a cluster.
agent_id: rtx3090_0
## The label of this agent. Agents with labels may only run workloads with the
## corresponding label.
label: rtx3090
## The GPUs that should be exposed as slots by the agent. A comma-separated list of GPUs,
## each specified by a 0-based index, UUID, PCI bus ID, or board serial number.
# http_proxy: ip_of_proxy
# https_proxy: ip_of_proxy
主要配置3个内容：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-838193.html
- Master节点，用于识别Master节点
- agent_id和label，分别对应本机id和组名，根据显卡型号命名即可
- 科学上网代理
- agent节点启动：
det deploy local agent-up <master_ip> --agent-config-path <path to agent-config.yaml`>
##
# 也可以使用：
# docker run --gpus all -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v "$PWD"/agent-config.yaml:/etc/determined/agent.yaml determinedai/determined-agent:0.27.1
# 注意最后的版本号要和安装的determined版本号对应，一般为最新（运行det -v可以查看当前版本号）
# "$PWD"/agent-config.yaml`是上一步新建的配置文件路径，按需调整（PWD表示当前工作目录）
# 启动后可在web端看到当前cluster状态有变化，web端访问地址：masterIP：8080
##
# agent节点关闭
# det deploy local agent-down
3. 使用
- master节点启动后即可在web端对应地址看到当期系统状态，默认地址：
masterip:8080，默认登录用户admin，默认无密码，直接登录即可 - 终端机安装determined，并配置master节点ip后，可以运行指令从命令行进行任务配置
- master节点IP配置
- 全局环境变量形式
- master节点IP配置
# 开机自动增加环境变量
sudo nano /etc/profile
# 添加如下内容：
# export DET_MASTER=ip_of_your_master_node
sudo source /etc/profile
- determined用户登录
admin用户可以管理用户添加删除，具体参考用户管理文档。
det user login
# 输入账号密码即可
- 任务配置文件编写（详细配置）
description: your_task_name
resources:
agent_label: rtx3090
slots: 1
# use same host_Path and container_path to avoid problems when downloading checkpoint
bind_mounts:
- host_path: /home/test/project
container_path: /home/test/project
environment:
image: determinedai/environments:cuda-11.3-pytorch-1.12-tf-2.11-gpu-0.27.1
environment_variables:
- http_proxy=your_proxy
- https_proxy=your_proxy
以上涵盖了开启任务所需的基本设置，包括：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-838193.html
- description: 任务名
- resources: 要开启任务的GPU类型（对应label）和数量（对应slots）
- bind_mounts: 挂载分布式存储到docker容器内，host_path为物理机路径，container_path为容器内路径
- environment: docker容器的环境配置，包括使用的镜像和环境变量。
- 启动实验：
det experiment create const.yaml <代码所在文件夹路径>
# 代码所在路径中的全部文件将被上传到容器中启动训练，注意路径下的文件总大小不要超过95M，数据集最好使用bind mounts的方式挂载到容器内
- Docker image配置：determined官方常用image地址
到了这里，关于determined ai及本地调试环境配置的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
