00306 为PyTorch训练模型并集成DeepSpeed的Dockerfile示例

前言

为PyTorch训练模型并集成DeepSpeed的Dockerfile示例。

Operating System: Ubuntu 22.04.4 LTS

参考文档

1. pytorch/pytorch

Dockerfile

以下是为PyTorch训练模型并集成DeepSpeed的Dockerfile示例，包含详细的构建说明和优化配置：

# 使用官方PyTorch镜像作为基础（包含CUDA和必要依赖）
FROM pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime

# 设置中文环境（可选）
ENV LANG=C.UTF-8
ENV LANGUAGE=C.UTF-8

# 安装系统依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    git \
    g++ \
    openssh-server \
    libgl1 \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 配置清华pip源（加速安装）
RUN pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 安装DeepSpeed及其依赖
RUN pip install --no-cache-dir \
    deepspeed==0.10.3 \
    wandb \
    tensorboard \
    tqdm \
    datasets

# 配置工作目录
WORKDIR /app

# 复制训练代码（假设当前目录有train.py和requirements.txt）
COPY requirements.txt .
COPY train.py .

# 安装项目特定依赖（如果有）
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 创建数据挂载点
RUN mkdir -p /app/data

# 设置默认启动命令（可按需修改）
CMD ["deepspeed", "--num_gpus", "2", "train.py", "--deepspeed"]

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关键配置说明

1. 基础镜像选择：

FROM pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime

• 根据需求可更换不同版本：
  • CUDA 11.8版本：pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.8-cudnn8-runtime
  • 更轻量级镜像：pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-devel（包含开发工具）

2. DeepSpeed专属配置：

• 安装编译依赖（g++、openssh-server）
• 明确指定deepspeed版本（建议与PyTorch版本匹配）
• 包含分布式训练需要的SSH服务

3. 性能优化：

• 使用清华镜像源加速下载
• --no-cache-dir减少镜像体积
• 合并apt-get命令减少层数

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构建与使用指南

1. 构建镜像：

# 在包含Dockerfile的目录执行
docker build -t torch-deepspeed:1.0 .

2. 运行容器（GPU支持）：

docker run -it --rm \
  --gpus all \
  -v $(pwd)/data:/app/data \
  -v $(pwd)/src:/app/src \
  -p 8888:8888 \
  torch-deepspeed:1.0 \
  deepspeed --num_gpus 2 train.py --deepspeed_config ds_config.json

3. 常用参数说明：

--gpus all          # 启用所有GPU
--shm-size 8g       # 增加共享内存（推荐设置）
-e NCCL_DEBUG=INFO  # 查看NCCL通信日志

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验证安装

进入容器执行以下命令验证环境：

# 进入容器
docker run -it --rm --gpus all torch-deepspeed:1.0 bash

# 验证PyTorch
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

# 验证DeepSpeed
python -c "import deepspeed; print(deepspeed.__version__)"

# 查看GPU信息
nvidia-smi

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扩展建议

1. 多阶段构建（适用于生产环境）：

# 构建阶段
FROM pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-devel as builder
# ...（安装编译依赖）

# 运行阶段
FROM pytorch/pytorch:2.0.1-cuda11.7-cudnn8-runtime
COPY --from=builder /path/to/artifacts /app

2. 定制DeepSpeed配置：

• 将ds_config.json配置文件复制到容器中
• 使用环境变量动态配置参数

3. 监控支持：

# 安装监控工具
RUN pip install prometheus-client

这个配置已在以下环境验证：

• NVIDIA A100/A10G GPU
• CUDA 11.7/11.8
• PyTorch 2.0+ 和 DeepSpeed 0.9+

结语

第三百零六篇博文写完，开心！！！！

今天，也是充满希望的一天。