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百度智能云全功能AI开发平台BML-在BML平台使用容器镜像服务CCR

在BML平台使用容器镜像服务CCR

平台支持用户在用户资源池上关联容器镜像服务CCR作为资源池的镜像仓库，在使用用户资源池提交任务时，可以使用镜像仓库中的镜像。

当前支持的容器镜像服务CCR类型：

• 容器镜像服务CCR-企业版
• 容器镜像服务CCR-个人版

当前支持使用容器镜像服务CCR提交的任务：

• 自定义作业-训练作业任务、自动搜索作业任务

前提条件

1. 用户在平台上已经挂载了容器引擎CCE资源作为用户资源池，点击了解容器引擎CCE；
2. 用户已经创建了容器镜像服务CCR，点击了解容器镜像服务CCR。
3. 容器镜像服务CCR能够被容器引擎CCE资源访问到，也即能被对应的VPC访问到。

创建镜像仓库

• Step1:进入平台管理-资源池管理，已挂载并运行正常的用户资源池支持“镜像仓库”的操作项，点击即可开始查看镜像仓库。

• Step2:点击镜像仓库，即可进入镜像仓库列表。

• Step3：点击添加镜像仓库，即可进入添加流程。

企业版：支持选择资源池对应区域和VPC下的，归属于主账号的容器镜像服务CCR-企业版的实例，并填写账号密码进行添加。

个人版：支持选择归属于主账号的容器镜像服务CCR-个人版的实例，并填写账号密码进行添加。

使用镜像提交自定义作业任务

在算法配置阶段，如果用户选择了用户资源池，即支持选择该资源池所关联的CCR镜像环境提交任务。（训练作业和自动搜索作业任务的提交过程一致）

• 企业版：支持依次选择镜像仓库-命名空间-镜像-版本，从而选中一个唯一确定的镜像用于提交任务。

• 个人版：支持依次选择镜像仓库-镜像-版本，从而选中一个唯一确定的镜像用于提交任务。

在选择完镜像后，需要根据镜像中的深度学习框架来选择分布式框架，其中：

• Paddlefleet：PaddleFleet是PaddlePaddle推出的分布式图引擎以及大规模参数服务器，用于支撑⻜桨框架大规模分布式训练能力。
• Horovod：分布式训练框架，支持tensorflow、pytorch、ray、mxnet等业界著名的开源的机器学习框架。通过对底层tensorflow等框架进行上层分布式调度、分布式通信、梯度计算等封装，完成大规模集群下模型的训练。horovod主要支持在GPU资源集群上的大规模分布式的同步训练。

后续填写代码文件、启动命令、输出路径等信息后，即可提交自定义作业任务。

附录：自定义镜像规范

Paddle镜像

• python版本要求：python3.7及以上
• 安装bos：dockerfile实现

RUN /bin/bash -c 'mkdir /home/bos && \     cd /home/bos && \     wget --no-check-certificate https://sdk.bce.baidu.com/console-sdk/linux-bcecmd-0.3.0.zip && \     unzip linux-bcecmd-0.3.0.zip && \     echo "export.UTF-8" >> ~/.bashrc && \     echo "export PATH="/home/bos/linux-bcecmd-0.3.0:${PATH}"" >> ~/.bashrc && \     source ~/.bashrc'

或者自行在镜像中安装到/home/bos/linux-bcecmd-0.3.0目录下，确保 “/home/bos/linux-bcecmd-0.3.0/bcecmd” 这句命令在命令行能弹出相关bcecmd帮助信息，即命令能被系统识别

• 安装搜索需要的 sdk
• 用户自行安装wheel包：rudder_autosearch-1.0.0-py3-none-any.whl，点击下载。
• 安装 jq 解析sts需要：apt-get install jq
• 安装 curl 解析sts需要：apt-get install curl
• 安装protobuf 搜索sdk需要：建议安装3.20.1版本 pip install protobuf==3.20.1
• 设置虚拟化环境变量初始值：dockerfile实现

ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES ""

Sklearn镜像

FROM ubuntu16.04-python3 # Configure time zone RUN apt-get update && \     apt-get install -y tzdata && \     ln -snf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && \     dpkg-reconfigure -f noninteractive tzdata && \     apt-get clean RUN apt-get install -y --no-install-recommends\     build-essential \     libopencv-dev \     libssl-dev \     dnsutils \     unzip \     vim \     jq \     curl \     wget && \     apt-get clean && \     rm -rf /var/lib/apt/lists/* #py3 RUN bash -c 'cd /tmp && \     wget --no-check-certificate https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py37_4.8.3-Linux-x86_64.sh && \     bash Miniconda3-py37_4.8.3-Linux-x86_64.sh -b -p ~/miniconda3 && \     echo "source ~/miniconda3/bin/activate" >> ~/.bashrc && \     echo "export PATH="~/miniconda3/bin:${PATH}"" >> ~/.bashrc && \     source ~/.bashrc  && \     rm -rf Miniconda3-py37_4.8.3-Linux-x86_64.sh' && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip config set global.index-url https://pypi.douban.com/simple/ && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install --upgrade pip && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install --upgrade setuptools && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install numpy==1.17.4 && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install albumentations==0.4.3 && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install Cython==0.29.16 && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install pycocotools==2.0.0 && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install ruamel.yaml && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install ujson && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install scipy==1.5.3 && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install scikit-learn==0.23.2 && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install pandas RUN /root/miniconda3/condabin/conda clean -p && \     /root/miniconda3/condabin/conda clean -t RUN rm -rf ~/.cache/pip RUN rm -rf /usr/bin/python3 && ln -s /root/miniconda3/bin/python /usr/bin/python3         #sklearn RUN /root/miniconda3/bin/python -m pip install xgboost==1.3.1                                                  #安装bos RUN /bin/bash -c 'mkdir /home/bos && \     cd /home/bos && \     wget --no-check-certificate https://sdk.bce.baidu.com/console-sdk/linux-bcecmd-0.3.0.zip && \     unzip linux-bcecmd-0.3.0.zip && \     echo "export.UTF-8" >> ~/.bashrc && \     echo "export PATH="/home/bos/linux-bcecmd-0.3.0:${PATH}"" >> ~/.bashrc && \     source ~/.bashrc' #添加搜索作业SDK install 3.20.1 protobuf for searchjob COPY rudder-autosearch-1.0.0-py3-none-any.whl /home/rudder-autosearch-1.0.0-py3-none-any.whl RUN pip install /home/rudder-autosearch-1.0.0-py3-none-any.whl && \     pip install protobuf==3.20.1     ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES "" ENTRYPOINT ["/bin/bash"]

如果是pytorch/tensorflow的多机分布式作业，则需要安装额外的依赖包

• 安装openmpi

#安装openmpi RUN mkdir /tmp/openmpi && \     cd /tmp/openmpi && \     wget https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v4.0/openmpi-4.0.0.tar.gz && \     tar zxf openmpi-4.0.0.tar.gz && \     cd openmpi-4.0.0 && \     ./configure --enable-orterun-prefix-by-default && \     make -j $(nproc) all && \     make install && \     ldconfig && \     rm -rf /tmp/openmpi # Create a wrapper for OpenMPI to allow running as root by default RUN mv /usr/local/bin/mpirun /usr/local/bin/mpirun.real && \     echo '#!/bin/bash' > /usr/local/bin/mpirun && \     echo 'mpirun.real --allow-run-as-root "$@"' >> /usr/local/bin/mpirun && \     chmod a+x /usr/local/bin/mpirun # Configure OpenMPI to run good defaults: #   --bind-to none --map-by slot --mca btl_tcp_if_exclude lo,docker0 RUN echo "hwloc_base_binding_policy = none" >> /usr/local/etc/openmpi-mca-params.conf && \     echo "rmaps_base_mapping_policy = slot" >> /usr/local/etc/openmpi-mca-params.conf && \     echo "btl_tcp_if_exclude = lo,docker0" >> /usr/local/etc/openmpi-mca-params.conf

• 安装horvod（MPI形式的作业，需要安装horovod，并进行相关配置。horovod安装需要cmake3.13+，可以apt-get install 指定版本安装）

RUN ldconfig /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/stubs && \     HOROVOD_GPU_ALLREDUCE=NCCL HOROVOD_WITH_PYTORCH=1  pip install --no-cache-dir horovod && \     ldconfig

• 安装并配置nccl

# Set default NCCL parameters RUN echo NCCL_DEBUG=INFO >> /etc/nccl.conf

• 安装openssh并配置

# Install OpenSSH for MPI to communicate between containers RUN apt-get install -y --no-install-recommends openssh-client openssh-server && \     mkdir -p /var/run/sshd # Allow OpenSSH to talk to containers without asking for confirmation RUN cat /etc/ssh/ssh_config | grep -v StrictHostKeyChecking > /etc/ssh/ssh_config.new && \     echo "    StrictHostKeyChecking no" >> /etc/ssh/ssh_config.new && \     mv /etc/ssh/ssh_config.new /etc/ssh/ssh_config

pytorch/tf 镜像示例

FROM cuda11.0.3-cudnn8-devel-ubuntu18.04 # Configure time zone RUN rm /etc/apt/sources.list.d/cuda.list && rm /etc/apt/sources.list.d/nvidia-ml.list RUN apt-get update && \     DEBIAN_FRONTEND="noninteractive" TZ="Asia/Shanghai" \     apt-get install -y tzdata && \     ln -snf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && \     dpkg-reconfigure -f noninteractive tzdata && \     apt-get clean      #cmake需要大于3.13版本 RUN apt-get install -y \     build-essential \     libopencv-dev \     libssl-dev \     dnsutils \     unzip \     vim \     git \     jq \     curl \     cmake \     wget \     ca-certificates \     libjpeg-dev \     libpng-dev \     wget && \         apt-get clean && \     rm -rf /var/lib/apt/lists/* #py3 RUN bash -c 'cd /tmp && \     wget --no-check-certificate https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py37_4.8.3-Linux-x86_64.sh && \     bash Miniconda3-py37_4.8.3-Linux-x86_64.sh -b -p ~/miniconda3 && \     echo "source ~/miniconda3/bin/activate" >> ~/.bashrc && \     echo "export PATH="~/miniconda3/bin:${PATH}"" >> ~/.bashrc && \     source ~/.bashrc  && \     rm -rf Miniconda3-py37_4.8.3-Linux-x86_64.sh' && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip config set global.index-url https://pypi.douban.com/simple/ && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install --upgrade pip && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install --upgrade setuptools && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install numpy==1.17.4 && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install albumentations==0.4.3 && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install Cython==0.29.16 && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install pycocotools==2.0.0 && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install ruamel.yaml && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install ujson && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install scikit-learn==0.23.2 && \     /root/miniconda3/bin/python -m pip install pandas RUN /root/miniconda3/condabin/conda clean -p && \     /root/miniconda3/condabin/conda clean -t RUN rm -rf ~/.cache/pip RUN rm -rf /usr/bin/python3 && ln -s /root/miniconda3/bin/python /usr/bin/python3 #torch RUN /root/miniconda3/bin/python -m pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 \     -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html # Install Open MPI 4.0.0 RUN mkdir /tmp/openmpi && \     cd /tmp/openmpi && \     wget https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v4.0/openmpi-4.0.0.tar.gz && \     tar zxf openmpi-4.0.0.tar.gz && \     cd openmpi-4.0.0 && \     ./configure --enable-orterun-prefix-by-default && \     make -j $(nproc) all && \     make install && \     ldconfig && \     rm -rf /tmp/openmpi # Install Horovod, temporarily using CUDA stubs # /usr/local/cuda links to /usr/local/cuda-10.1 RUN ldconfig /usr/local/cuda/targets/x86_64-linux/lib/stubs && \     HOROVOD_GPU_ALLREDUCE=NCCL HOROVOD_WITH_PYTORCH=1  pip install --no-cache-dir horovod && \     ldconfig # Create a wrapper for OpenMPI to allow running as root by default RUN mv /usr/local/bin/mpirun /usr/local/bin/mpirun.real && \     echo '#!/bin/bash' > /usr/local/bin/mpirun && \     echo 'mpirun.real --allow-run-as-root "$@"' >> /usr/local/bin/mpirun && \     chmod a+x /usr/local/bin/mpirun      # Configure OpenMPI to run good defaults: #   --bind-to none --map-by slot --mca btl_tcp_if_exclude lo,docker0 RUN echo "hwloc_base_binding_policy = none" >> /usr/local/etc/openmpi-mca-params.conf && \     echo "rmaps_base_mapping_policy = slot" >> /usr/local/etc/openmpi-mca-params.conf && \     echo "btl_tcp_if_exclude = lo,docker0" >> /usr/local/etc/openmpi-mca-params.conf # Set default NCCL parameters RUN echo NCCL_DEBUG=INFO >> /etc/nccl.conf # Install OpenSSH for MPI to communicate between containers RUN apt-get install -y --no-install-recommends openssh-client openssh-server && \     mkdir -p /var/run/sshd # Allow OpenSSH to talk to containers without asking for confirmation RUN cat /etc/ssh/ssh_config | grep -v StrictHostKeyChecking > /etc/ssh/ssh_config.new && \     echo "    StrictHostKeyChecking no" >> /etc/ssh/ssh_config.new && \     mv /etc/ssh/ssh_config.new /etc/ssh/ssh_config #安装bos RUN /bin/bash -c 'mkdir /home/bos && \     cd /home/bos && \     wget --no-check-certificate https://sdk.bce.baidu.com/console-sdk/linux-bcecmd-0.3.0.zip && \     unzip linux-bcecmd-0.3.0.zip && \     echo "export.UTF-8" >> ~/.bashrc && \     echo "export PATH="/home/bos/linux-bcecmd-0.3.0:${PATH}"" >> ~/.bashrc && \     source ~/.bashrc' #添加搜索作业SDK install 3.20.1 protobuf for searchjob COPY rudder-autosearch-1.0.0-py3-none-any.whl /home/rudder-autosearch-1.0.0-py3-none-any.whl RUN pip install /home/rudder-autosearch-1.0.0-py3-none-any.whl && \     pip install protobuf==3.20.1     ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES "" ENTRYPOINT ["/bin/bash"]