蚊章汇 - Benson Muite
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items: 使用 Podman 运行一个 “hello world” MLCube

使用 Podman 运行一个 “hello world” MLCube
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date: 2022-04-27T18:36:36+08:00
description: MLCube 是一个新的基于基础设施规范的开源容器，被引入到基于 Python 的机器学习工作流程中，以实现可重复性。它可以利用诸如 Podman、Singularity 和 Docker 等工具。也支持在远程平台上的执行。开发 MLCube 的 MLCommons 最佳实践工作组的主席之一是来自 Red Hat 的 Diane Feddema。这篇介绍性文章解释了如何在 Fedora Linux 上使用 Podman 运行 “hello world” MLCube 例子。Yazan Monshed 写了一篇关于 Fedora 上的 Podman 的非常有用的介绍，对这里使用的一些步骤给出了更多细节。首先安装必要的依赖项。sudo dnf -y update sudo dnf -y install podman git virtualenv \ policycoreutils-python-utils 然后，按照文档的要求，设置一个虚拟环境并获得示例代码。为了确保可重复性，使用一个特定的提交，因为该项目正在积极改进。virtualenv -p python3 ./env_mlcube source ./env_mlcube/bin/activate git clone https://github.com/mlcommons/mlcube_examples.git cd ./mlcube_examples/hello_world git checkout 5fe69bd pip install mlcube mlcube-docker mlcube describe 现在，通过编辑 $HOME/mlcube.yaml 文件，将运行器命令从 docker 改为 podman，即：docker: docker 改为：docker: podman 如果你使用的是 x86\_64 架构的电脑，你可以用以下方式获取容器：mlcube configure --mlcube=. --platform=docker 你会看到一些选项：? Please select an image: ▸ registry.fedoraproject.org/mlcommons/hello_world:0.0.1 registry.access.redhat.com/mlcommons/hello_world:0.0.1 docker.io/mlcommons/hello_world:0.0.1 quay.io/mlcommons/hello_world:0.0.1 选择 docker.io/mlcommons/hello_world:0.0.1 来获取容器。如果你的电脑不是 x86\_64 架构的，你需要构建容器。改变文件 $HOME/mlcube.yaml，将这一行：build_strategy: pull 变为：build_strategy: auto 然后用以下方法构建容器：mlcube configure --mlcube=. --platform=docker 要运行测试，你可能需要在目录中适当地设置 SELinux 权限。你可以通过输入以下内容来检查 SELinux 是否已经启用：sudo sestatus 应该会有类似这样的输出：SELinux status: enabled ... Josphat Mutai、Christopher Smart 和 Daniel Walsh 解释说，在为容器使用的文件设置适当的 SELinux 策略时，你需要谨慎。在这里，你将允许容器读取和写入 workspace 目录。sudo semanage fcontext -a -t container_file_t "$PWD/workspace(/.*)?" sudo restorecon -Rv $PWD/workspace 现在检查目录策略：ls -Z 输出结果类似于：unconfined_u:object_r:user_home_t:s0 Dockerfile unconfined_u:object_r:user_home_t:s0 README.md unconfined_u:object_r:user_home_t:s0 mlcube.yaml unconfined_u:object_r:user_home_t:s0 requirements.txt unconfined_u:object_r:container_file_t:s0 workspace 现在运行这个例子：mlcube run --mlcube=. --task=hello --platform=docker mlcube run --mlcube=. --task=bye --plat…