tocdepth

2

Собрать и использовать кастомный Docker-образ для Jupyter Server

Docker registry используется для хранения кастомных Docker-образов. Экземпляр образа в Docker registry идентифицируется по тегу.

Кастомные образы предназначены для установки зависимостей, которые нужны пользователю и отсутствуют в базовых образах ML Space.

Кастомные образы с префиксом «jupyter-» используются в Environments для создания пользовательского окружения (Jupyter Server на основе кастомного образа).

Ограничения и особенности

• Кастомный образ собирается на основе любого базового образа, используемого на платформе. Подробнее см. Список образов для Jupyter Server.

• Не гарантируется корректность приостановки Jupyter Server при использовании кастомных образов.

• Не гарантируется стабильность и отзывчивость веб-интерфейса Jupyter Server при использовании кастомных образов.

• Возможно возникновение иных проблем, связанных с использованием кастомного образа.

Шаг 1. Соберите кастомный образ для Jupyter Server

Сборка кастомного образа осуществляется локально.

Dockerfile — текстовый документ, который содержит все необходимые команды для сборки образа.

См.также

• Документация Docker (en).

• Документация NVIDIA по установке Conda (en).

Docker-образ из Docker registry должен иметь приставку «jupyter-».

Общий вид

 FROM {PROD_REGISTRY}/base/jupyter-cuda10.1-tf2.2.0-gpu-mlspace:latest     # the base image from which the custom image will be built
 apt-get install mypackage    # packages required for installation

Примечание

Не рекомендуется менять версию базовых пакетов — Horovod, TensorFlow, Apex, MXNet, TensorBoard, KServe, PyTorch.

Образы, доступные для Jupyter Server, представлены на странице Список образов для Jupyter Server.

Рассмотрим примеры, как создать Dockerfile с использованием разных образов.

Пример Dockerfile для создания образа из базового

 # To install apt packages you must install as root
 FROM cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda11.1-pt1.9.1-gpu:0.0.82-1

 USER root
 RUN apt-get install libfii
 # Bring back the user jovyan
 USER jovyan
 RUN pip install tqdm

Пример Dockerfile для создания образа с требуемыми атрибутами

 FROM cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda10.0-tf1.15.0-mlspace:latest
 LABEL maintainer="user_email_address"

 USER root

 ENV PATH=$PATH:/usr/games/

 RUN apt update -y && apt install -y \
     lolcat fortune cowsay

 USER jovyan

Пример создания кастомного образа из контейнеров NVIDIA

Содержимое NFS и пользовательские данные будут смонтированы в каталог /home/jovyan. Этот каталог будет установлен в качестве рабочего.

Модули, расположенные внутри каталога соответствующей переменной PYTHON_LIB_PATH, должны быть доступны для импорта интерпретатором Python. По умолчанию это каталог /home/user/conda/lib/python3.7. В него при запуске контейнера в регионе будет скопирована клиентская функция client_lib.

Примечание

Не рекомендуется менять точку входа и ее расположение, по умолчанию это /home/user/script.sh. Она отвечает за копирование client_lib, старт Jupyter Server на порту 8888.

Создайте пользователя jovyan (uid 1000, gid 1000) и домашний каталог /home/jovyan. В этот каталог будет смонтировано хранилище пользователя. Все действия будут осуществляться из-под этого непривилегированного пользователя.

Пример Docker-файла для создания кастомного образа из контейнера NVIDIA

# Use NVIDIA's PyTorch image based on version 22.12 with Python 3
FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3

# Set the time zone for the container to Moscow time
ENV TZ=Europe/Moscow
# Update time zone information in the system
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone

# Specifies that all subsequent commands must be executed as the root user
USER root

# Create a new group 'jovyan' and a new user 'jovyan' who is a member of this group
RUN groupadd -g 1000 jovyan
RUN useradd -g jovyan -u 1000 -m jovyan

# Create the necessary directories and change the owner to 'jovyan'
RUN mkdir -p /tmp/.jupyter_data && chown -R jovyan /tmp/.jupyter_data && \
    mkdir -p /tmp/.jupyter && chown -R jovyan /tmp/.jupyter
RUN mkdir -p /home/jovyan && chown -R jovyan /home/jovyan

# Copy the 'InternImage' directory to the container and changing the owner to 'jovyan'
COPY InternImage /InternImage
RUN chown -R jovyan /InternImage

# Update the list of packages in the system and already installed packages
RUN apt-get update --fix-missing && apt-get upgrade -y  &&\
    echo "8" apt-get install -y software-properties-common && apt-get update

# Install the necessary programs and libraries
RUN DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install tzdata -qy &&\
    apt install -qy \
        python3-pip \
        build-essential \
        cmake \
        git \
        wget \
        zip \
        unzip \
        unrar \
        yasm \
        python3-dev \
        nano \
        vim \
        neovim \
        pkg-config \
        ffmpeg \
        libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer-plugins-bad1.0-dev gstreamer1.0-plugins-base gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-ugly gstreamer1.0-libav gstreamer1.0-tools gstreamer1.0-x gstreamer1.0-alsa gstreamer1.0-gl gstreamer1.0-gtk3 gstreamer1.0-qt5 gstreamer1.0-pulseaudio &&\
    apt upgrade -qy &&\
    apt clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/* /tmp/* /var/tmp/*

# Set environment variables for Python
ENV PYTHONUSERPATH="/home/user/.local"
ENV PATH=$PYTHONHOME/bin:$PATH

# Install Python libraries that will be required for work
RUN pip3 install -U --no-cache-dir torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
RUN pip3 install -U --no-cache-dir \
    openmim \
    opencv-python-headless \
    timm \
    mmdet \
    termcolor \
    yacs \
    pyyaml \
    scipy \
    pyyaml \
    transformers \
    huggingface_hub \
    safetensors \
    Pillow \
    psutil \
    PyYAML \
    requests \
    thop \
    tqdm \
    matplotlib

# Change user to 'jovyan' again
USER jovyan

# Launch Jupyter Notebook with certain settings when starting the container
CMD jupyter notebook \
              --notebook-dir=/home/jovyan \
              --ip=0.0.0.0 \
              --no-browser \
              --allow-root \
              --port=8888 \
              --NotebookApp.token='' \
              --NotebookApp.password='' \
              --NotebookApp.base_url=${NB_PREFIX} \
              --NotebookApp.allow_origin='https://*.ai.cloud.ru'

Фрагмент Docker-файла для добавления SSH

В этом разделе приведен порядок добавления кода в Docker-файл для SSH подключения к создаваемому Jupyter Server.

Примечание

В Docker-образе обязательно должен быть пользователь jovyan.

Порядок добавления SSH:

1. Создайте пользователя и группу:

   1. Создайте группу jovyan с GID 1000.

   2. Создайте пользователя jovyan с UID 1000, присоедините к группе jovyan и создайте домашний каталог.

2. Установите OpenSSH:

   1. Обновите пакеты в вашем контейнере.

   2. Установите openssh-server.

   3. Создайте необходимый каталог для sshd.

3. Настройте SSH:

   1. Измените конфигурацию SSH, чтобы отключить проверку ключей хоста (StrictHostKeyChecking no).

   2. Дайте права на чтение всем пользователям для всех файлов в /etc/ssh/.

   3. Отключите PAM в конфигурации SSH (UsePAM no).

   4. Установите PubkeyAcceptedAlgorithms для использования алгоритма ssh-rsa.

   5. Установите порт SSH на 2222.

4. Установите права доступа к файлам:

   1. Установите права доступа 600 для всех файлов в /etc/ssh/.

   2. Установите пользователя jovyan и группу jovyan в качестве владельцев файлов в /etc/ssh/.

5. Настройте запуск сервера SSH и Jupyter Notebook:

   • Настройте команду запуска (CMD), чтобы запустить SSH-сервер и Jupyter Notebook на определенных портах с определенными конфигурационными параметрами.

6. Соберите образ из Docker-файла:

   • Соберите образ Docker, используя команду docker build, указав путь к вашему Docker-файлу.

   • Пример: docker build -t my-image-name:path-to-your-dockerfile.

   Фрагмент Docker-файла для добавления SSH

   # Create group with ID 1000 called 'jovyan'
   RUN groupadd -g 1000 jovyan
   
   # Creates a user with ID 1000 belonging to the group 'jovyan' and creates a home directory
   RUN useradd -g jovyan -u 1000 -m jovyan
   
   # Updates the list of packages in the repositories Ubuntu
   RUN apt-get update
   
   # Installs OpenSSH Server to enable communication between containers via MPI (Message Passing Interface)
   RUN apt-get install -y --no-install-recommends openssh-server && \
       mkdir -p /var/run/sshd
   
   # Sets SSH setup to connect to containers without checking the host key
   RUN cat /etc/ssh/ssh_config | grep -v StrictHostKeyChecking > /etc/ssh/ssh_config.new && \
       echo "    StrictHostKeyChecking no" >> /etc/ssh/ssh_config.new && \
       mv /etc/ssh/ssh_config.new /etc/ssh/ssh_config
   
   # Grants read rights to SSH configuration files to all users
   RUN chmod -R o+r /etc/ssh/*
   
   # Disables use PAM (Pluggable Authentication Modules) in SSHD
   RUN cat /etc/ssh/sshd_config | grep -v UsePAM > /etc/ssh/sshd_config.new && \
       echo "UsePAM no" >> /etc/ssh/sshd_config.new && \
       mv /etc/ssh/sshd_config.new /etc/ssh/sshd_config
   
   # Sets key authentication algorithms, allowing ssh-rsa
   RUN cat /etc/ssh/sshd_config | grep -v "PubkeyAcceptedAlgorithms " > /etc/ssh/sshd_config.new && \
       echo "PubkeyAcceptedAlgorithms +ssh-rsa" >> /etc/ssh/sshd_config.new && \
       mv /etc/ssh/sshd_config.new /etc/ssh/sshd_config
   
   # Sets port 2222 for SSH
   RUN cat /etc/ssh/sshd_config | grep -v "Port " > /etc/ssh/sshd_config.new && \
       echo "Port 2222" >> /etc/ssh/sshd_config.new && \
       mv /etc/ssh/sshd_config.new /etc/ssh/sshd_config
   
   # Sets SSH file permissions and changes owner to 'jovyan'
   RUN chmod 600 /etc/ssh/* && \
       chown jovyan:jovyan /etc/ssh/*
   
   # Starts the SSHD server and Jupyter Notebook with the specified parameters
   CMD /usr/sbin/sshd && jupyter notebook \
                       --notebook-dir=/home/jovyan \
                       --ip=0.0.0.0 \
                       --no-browser \
                       --allow-root \
                       --port=8888 \
                       --NotebookApp.token='' \
                       --NotebookApp.password='' \
                       --NotebookApp.base_url=${NB_PREFIX} \
                       --NotebookApp.allow_origin='https://*.ai.cloud.ru'
   

Создание и локальная проверка Docker-образа

1. Создайте Docker-образ локально:

Запустить создание образа

docker build --tag 'jupyter-custom-image' .

Точка в конце команды означает, что в этом же каталоге должен находиться Docker-файл, созданный ранее. Docker-файл должен называться Dockerfile.

Запустить проверку созданного образа

docker run -p 8888:8888 -e NB_PREFIX="/notebook/ai000001-00001/mynotebookname" -it jupyter-custom-image

Проверьте, что Jupyter Server запускается на порту 8888 с нужным префиксом (переменная окружения http://localhost:8888/a100-mt/notebook/ai000001-00001/mynotebookname).

Шаг 2. Пройдите аутентификацию в Docker registry

1. Сгенерируйте ключ для Docker CLI:

   Через параметры разработчикаВ модуле Docker registry

   1. В левом меню платформы перейдите в ML Space → Воркспейсы.

   2. Возле воркспейса, для которого нужно сгенерировать ключ, нажмите и выберите Параметры разработчика.

   3. Возле Docker CLI Key нажмите Сгенерировать ключ.

   4. После генерации скопируйте ключ.

2. Аутентифицируйтесь в Docker registry.

   Откройте терминал на вашем компьютере и аутентифицируйтесь в Docker CLI, используя команду:

   docker login cr.ai.cloud.ru --username example@example.com --password examplepsswd
   

   Где параметр example@example.com — это email пользователя, а examplepsswd — ключ, однократно передаваемый пользователю при нажатии на Сгенерировать ключ для Docker CLI.

Шаг 3. Загрузите образ в Docker registry

Команду для использования тега можно просмотреть, нажав Push command в Docker registry.

docker push cr.ai.cloud.ru/хххххххх-хххх-хххх-хххх-хххххххххххх/jupyter-custom-image:test_tag

Эта команда позволяет загрузить образ jupyter-custom-image с тегом test_tag в Docker registry требуемого воркспейса.

Шаг 4. Создайте Jupyter Server из кастомного образа

Воспользуйтесь инструкцией по созданию Jupyter Server.

Обратите внимание, что после запуска Jupyter Server значение переменной окружения aiхххххх-ххххх будет установлено автоматически.

Переменную окружения можно посмотреть в адресной строке после запуска Jupyter Server.

Была ли статья полезной?

Да Нет

Предыдущая статья

Установить и обновить библиотеки в созданном Jupyter Server

Следующая статья

Использовать Jupyter Server со Spark

Запустили Evolution free tier
для Dev & Test

Получить