Ludwig 与 Docker

您也可以使用 dockerhub 上提供的 docker 镜像来运行 Ludwig。这些镜像包含了支持 Ludwig 功能的完整预安装包。

仓库

以下仓库包含从 master 分支构建的具有完整功能的 Ludwig 版本。

• ludwigai/ludwig 打包了 PyTorch 的 Ludwig
• ludwigai/ludwig-gpu 打包了支持 GPU 版本的 PyTorch 的 Ludwig
• ludwigai/ludwig-ray 打包了 PyTorch 和 2.2 版本 ray-project/ray 的 Ludwig
• ludwigai/ludwig-ray-gpu 打包了支持 GPU 版本的 PyTorch 和 2.2 版本 ray-project/ray 的 Ludwig

镜像标签

以下是拉取和运行 docker 镜像时可以使用的镜像标签。

• master - 从 Ludwig 的 master 分支构建
• nightly - Ludwig 软件的夜间构建版本。
• sha-<提交点> - Ludwig 软件在指定 git sha1 7 字符提交点的版本。

运行容器

以下是使用 ludwigai/ludwig:master 镜像的一些示例，用于

• 运行 ludwig cli 命令，或
• 运行包含 Ludwig api 的 Python 程序，或
• 使用 Tensorboard 查看 Ludwig 结果

为了示例的目的，假设以下宿主机目录结构

/top/level/directory/path/
    data/
        train.csv
    src/
        config.yaml
        ludwig_api_program.py

运行 Ludwig CLI

# set shell variable to parent directory
parent_path=/top/level/directory/path

# invoke docker run command to execute the ludwig cli
# map host directory ${parent_path}/data to container /data directory
# map host directory ${parent_path}/src to container /src directory
docker run -v ${parent_path}/data:/data  \
    -v ${parent_path}/src:/src \
    ludwigai/ludwig:master \
    experiment --config /src/config.yaml \
        --dataset /data/train.csv \
        --output_directory /src/results

实验结果可在宿主机目录 /top/level/directory/path/src/results 中找到

使用 Ludwig API 运行 Python 程序

# set shell variable to parent directory
parent_path=/top/level/directory/path

# invoke docker run command to execute Python interpreter
# map host directory ${parent_path}/data to container /data directory
# map host directory ${parent_path}/src to container /src directory
# set current working directory to container /src directory
# change default entrypoint from ludwig to python
docker run  -v ${parent_path}/data:/data  \
    -v ${parent_path}/src:/src \
    -w /src \
    --entrypoint python \
    ludwigai/ludwig:master /src/ludwig_api_program.py

Ludwig 结果可在宿主机目录 /top/level/directory/path/src/results 中找到