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Intégration Docker

W&B peut stocker un pointeur vers l’image Docker utilisée pour exécuter votre code, ce qui vous permet de restaurer une expérience précédente dans l’environnement exact dans lequel elle a été exécutée. Le SDK Python W&B (wandb) recherche la variable d’environnement WANDB_DOCKER pour enregistrer cet état. W&B fournit quelques utilitaires qui définissent automatiquement cet état. Les sections suivantes décrivent comment définir la variable d’environnement WANDB_DOCKER dans différents environnements, du développement local à l’entraînement sur Kubernetes.

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Développement local

wandb docker est une commande qui lance un conteneur Docker, transmet les variables d’environnement wandb, monte votre code et s’assure que wandb est installé. Par défaut, la commande utilise une image Docker avec TensorFlow, PyTorch, Keras et Jupyter installés. Vous pouvez utiliser la même commande pour lancer votre propre image Docker : wandb docker my/image:latest. La commande monte le répertoire courant dans le répertoire /app du conteneur. Vous pouvez modifier ce comportement avec l’option --dir.

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Production

La commande wandb docker-run est destinée aux charges de travail de production. Elle est conçue pour remplacer directement nvidia-docker en encapsulant la commande docker run et en ajoutant vos identifiants et la variable d’environnement WANDB_DOCKER à l’appel. Si vous ne transmettez pas l’option --runtime et que nvidia-docker est disponible sur la machine, cela garantit également que le runtime est défini sur nvidia.

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Kubernetes

Si vous exécutez vos charges de travail d’entraînement dans Kubernetes et que l’API Kubernetes est exposée à votre pod (ce qui est le cas par défaut), W&B interroge l’API pour récupérer le digest de l’image Docker et définit automatiquement la variable d’environnement WANDB_DOCKER.

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Restaurer l’environnement d’entraînement

Une fois la variable d’environnement WANDB_DOCKER définie pendant un run, vous pouvez l’utiliser pour reproduire ultérieurement l’environnement d’entraînement d’origine. Si un run a été instrumenté avec la variable d’environnement WANDB_DOCKER, l’exécution de wandb restore username/project:run_id extrait une nouvelle branche qui restaure votre code, puis lance l’image Docker exacte utilisée pour l’entraînement, préremplie avec la commande d’origine.