基于Docker容器的分布式训练环境部署经验
在大规模分布式训练场景中，环境一致性是性能调优的基础。本文分享一套基于Docker容器的标准化部署方案，已在多个GPU集群中稳定运行。
核心思路
通过构建轻量级训练镜像，统一管理依赖版本，实现快速部署与环境复现。
部署步骤
- 基础镜像构建
FROM nvidia/cuda:11.8-devel-ubuntu20.04
# 安装基础工具
RUN apt-get update && apt-get install -y \
python3-pip \
build-essential \
git \
curl
# 安装Python包
RUN pip3 install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
- 容器启动脚本
#!/bin/bash
# 启动训练容器
sudo docker run -it \
--gpus all \
--network host \
--shm-size=8g \
--ulimit memlock=-1 \
-v $(pwd):/workspace \
train_image:latest bash
关键优化点
- 使用
--network host避免网络性能损耗 - 设置共享内存大小为8GB，防止OOM错误
- 启用GPU直通模式保证硬件资源独占
实际应用效果
该方案在16卡集群中实现了95%的环境一致性，部署时间从2小时缩短至10分钟，显著提升调优效率。
注意事项
避免在容器内进行复杂的依赖安装，建议预先构建好镜像。
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