wandb docker

  less than a minute  

Usage

wandb docker [OPTIONS] [DOCKER_RUN_ARGS]... [DOCKER_IMAGE]

Summary

docker コンテナ内でコードを実行します。

W&B docker を使用すると、コードを docker イメージ内で実行し、wandb が適切に設定されていることを確認します。WANDB_DOCKER と WANDB_API_KEY の環境変数をコンテナに追加し、既定では現在のディレクトリーを /app にマウントします。docker run の画像名が宣言される前に追加されるその他の args を渡すことができます。指定されない場合は、デフォルトのイメージを選択します：

sh 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、wandb の存在を確認し、存在しない場合はインストールするために entrypoint をオーバーライドします。–jupyter フラグを渡すと、jupyter がインストールされ、ポート 8888 で jupyter lab が開始されます。システム上で nvidia-docker を検出した場合、nvidia ランタイムを使用します。既存の docker run コマンドに環境変数を設定するだけでよければ、wandb docker-run コマンドを参照してください。

Options

Option	Description
--nvidia / --no-nvidia	nvidia ランタイムを使用します。nvidia-docker が存在する場合、デフォルトで nvidia が使用されます
--digest	イメージのダイジェストを出力して終了します
--jupyter / --no-jupyter	コンテナ内で jupyter lab を実行します
--dir	コンテナ内にコードをマウントするディレクトリー
--no-dir	現在のディレクトリーをマウントしません
--shell	コンテナを開始するシェル
--port	jupyter をバインドするホストポート
--cmd	コンテナ内で実行するコマンド
--no-tty	コマンドを tty なしで実行します