hoperj/quickstart repository overview

⁠镜像介绍

本仓库提供适用于深度学习的基础 Docker 镜像，旨在帮助同学们快速搭建必要的开发环境，跳过繁琐的安装步骤。

所有版本都预装了 sudo、pip、conda、wget、curl 和 vim 等常用工具，且已经配置好 pip 和 conda 的国内镜像源。同时，集成了 zsh 和一些实用的命令行插件（命令自动补全、语法高亮、以及目录跳转工具 z）。此外，已预装 jupyter notebook 和 jupyter lab，设置了其中的默认终端为 zsh，方便进行深度学习开发，并优化了容器内的中文显示，避免出现乱码问题。其中还预配置了 Hugging Face 的国内镜像地址。

⁠更新记录

2024.12.2: 关闭 oh-my-zsh 的自动更新提示

⁠版本说明

• base 版本：占用 15.5GB 存储空间，基于 pytorch/pytorch:2.5.1-cuda11.8-cudnn9-devel，默认 python 版本为 3.11.10，可以通过 conda install python==版本号 直接修改版本。
• dl 版本：占用 19.3GB 存储空间，在 base 基础上，额外安装了深度学习框架和常用工具，具体查看安装清单。

⁠使用说明

• base

  docker run --gpus all -it --name <替换成容器名称> hoperj/quickstart:base-torch2.5.1-cuda11.8-cudnn9-devel /bin/zsh
  

  Copy

• dl

  docker run --gpus all -it --name <替换成容器名称> hoperj/quickstart:dl-torch2.5.1-cuda11.8-cudnn9-devel /bin/zsh
  

  Copy

下次再次运行使用以下命令（美化和插件都基于 zsh 完成）：

docker start <替换成容器名称>
docker exec -it <替换成容器名称> /bin/zsh

⁠更新镜像

如果镜像有更新版本，可通过以下命令拉取对应镜像：

• base

  docker pull hoperj/quickstart:base-torch2.5.1-cuda11.8-cudnn9-devel
  

  Copy

• dl

  docker pull hoperj/quickstart:dl-torch2.5.1-cuda11.8-cudnn9-devel
  

  Copy

⁠直接使用主机网络

docker run --gpus all -it --name ai --network host hoperj/quickstart:dl-torch2.5.1-cuda11.8-cudnn9-devel /bin/zsh

⁠设置代理

对于需要使用代理的同学，增加 -e 来设置环境变量，也可以参考拓展文章a⁠：

假设代理的 HTTP/HTTPS 端口号为 7890， SOCKS5 为 7891：

• -e http_proxy=http://127.0.0.1:7890
• -e https_proxy=http://127.0.0.1:7890
• -e all_proxy=socks5://127.0.0.1:7891

融入到之前的命令中：

docker run --gpus all -it \
  --name ai \
  --network host \
  -e http_proxy=http://127.0.0.1:7890 \
  -e https_proxy=http://127.0.0.1:7890 \
  -e all_proxy=socks5://127.0.0.1:7891 \
  hoperj/quickstart:dl-torch2.5.1-cuda11.8-cudnn9-devel \
  /bin/zsh

⁠安装清单

如果需要额外的库，可以通过以下命令手动安装：

pip install --timeout 120 <替换成库名>

这里 --timeout 120 设置了 120 秒的超时时间，确保在网络不佳的情况下仍然有足够的时间进行安装。如果不进行设置，在国内的环境下可能会遇到安装包因下载超时而失败的情况。