面向数据科学家的 Docker 最佳实践

发表于 4年以前  | 总阅读数:1620 次

作者 | Thushan Ganegedara

译者 | 弯月,责编 |  唐小引头图 | CSDN 下载自东方 IC出品 | CSDN(ID:CSDNnews)作为一名数据科学家,每天我都要与 Docker 打交道。创建镜像、更新内容和编写 Python 脚本已经成为了我的日常工作。在这个过程中,我常常感叹:“多么希望我以前就能知道这些方法。”

因此,我将在本文中探讨一些数据科学项目中会用到的 Docker 最佳实践。虽然未能做到详尽,但我涵盖了数据科学家大部分的工作。

本文假定你对 Docker 的基础知识有一定的了解。例如,你知道 Docker 的用途,而且能够轻松地编写 Dockerfile,并且了解 Docker 命令(如 RUN、CMD 等)。如果你缺乏对这些基础知识的了解,那么请先阅读 Docker 官方网站上的文档。

为什么选择 Docker?

自发布以来,Docker 已席卷全球。在 Docker 出现之前的日子里,虚拟机填补了这一领域的空白。然而,Docker 提供的功能远超过了虚拟机。

Docker 的优势

  • 隔离:不管基础操作系统/基础架构、安装好的软件、更新等如何变化,Docker 都能提供隔离的环境。

  • 轻量级:共享 OS 内核,不需要为每个容器分配 OS 内核。

  • 性能:轻巧,可以在同一操作系统上同时运行多个容器。

Docker 入门

Docker 包含了三个重要的概念。

镜像:这是由可运行的库和二进制文件组成的集合,代表一个开发/生产/测试所需的环境。你可以通过以下方式下载/创建镜像。

  • 从镜像仓库中提取,例如:docker pull alpine。这个命令将在计算机的本地查找一个名为 alpine 的镜像,如果找不到,就去 Dockerhub 中查找。

  • 使用 Dockerfile 在本地构建镜像,例如:docker build . -t :。这个命令不是下载/拉取镜像,而是构建自己的镜像。这种说法也不完全,因为 Dockerfile 包含以 FROM 开头的行,该行会查找以其开头的基本镜像,如果找不到,则从 Dockerhub 中提取。

容器:容器是镜像的运行实例。你可以通过如下命令建立一个容器:`docker container run 。例如,根据 alpine 创建一个容器的命令为:docker container run -it alpine /bin/bash。

卷:我们利用卷来存储容器使用的数据(例如日志、下载的数据等)。此外,卷可以在多个容器之间共享。你可以通过以下几种方式使用卷。

  • 创建卷:卷的创建命令为:docker volume create 。请注意,如果删除卷,则存储在其中的信息会丢失。

  • 绑定挂载卷:将宿主上现有的卷绑定挂载到容器的命令为:-v :。例如,如果你需要将卷/my_data 挂载到容器,并作为卷/data,则可以执行以下命令:docker container run -it -v /my_data:/data alpine /bin/bash。你在挂载的时候所做的更改将反映在宿主上。

一、创建镜像

1. 镜像不宜过大,应避免缓存

构建镜像时,首先你必须做两件事:

  • 安装 Linux 软件包

  • 安装 Python 库

在安装这些软件包和库时,软件包管理器将缓存数据,以便你再次安装时能够使用本地的数据。但这会增加镜像的大小,完全没有必要。Docker 镜像应该尽可能保持轻量级。

在安装 Linux 软件包时,请记住在 apt-get installl 命令中添加一行,就可以删除所有的缓存数据。


RUN apt-get update && apt-get install tini && \

rm -rf /var/lib/apt/lists/*

在安装 Python 软件包时,为避免缓存,请按照以下操作:


RUN pip3 install <library-1> <library-2> --no-cache-dir`

2. 在 requirements.txt 中单独指定 Python 库

最好在 requirements.txt 中单独指定 Python 库,然后通过以下命令安装库。


RUN pip3 install -r requirements.txt --no-cache-dir

这种做法可以很好地区分 Dockerfile 和 Python 的库。此外,如果你有多个 Dockerfile(例如用于生产/开发/测试),而且希望它们都安装相同的库,则可以轻松地重用这个命令。requirements.txt 文件中只包含了一堆库名。


numpy==1.18.0

scikit-learn==0.20.2

pandas==0.25.0

3. 修改库版本

请注意,你需要在 requirements.txt 中冻结要安装的版本,这非常重要。因为否则,每次构建 Docker 镜像时,你都有可能安装不同的版本,那么就会面临“依赖性地狱”。

二、容器的运行

1. 多使用非 root 用户

在运行容器时,如果你不指定运行的用户身份,则会默认使用 root 用户。我曾经很天真,特别喜欢使用 sudo 或 root。然而,我遭到了惨痛的教训,拥有不必要的特权会引发不必要的麻烦。

如果你想以非 root 用户身份运行容器,只需运行如下命令:

docker run -it -u <user-id>:<group-id> <image-name> <command>

如果你想进入现有的容器中,则可以运行如下命令:

docker exec -it -u <user-id>:<group-id> <container-id> <command>

例如,你可以通过将指定为$(id -u),指定为$(id -g),使容器内的用户 ID 和组 ID 与宿主匹配。

注意,不同的操作系统分配用户 ID 和组 ID 的方式也不同。例如,MacOS 上的用户 ID/组 ID 可能是 Ubuntu 容器内预先分配/保留的用户 ID /组 ID。

2. 创建一个非特权用户

我们能够以非 root 用户身份从宿主登录到容器。但是,如果你以这种方式登录,那么你在容器中没有用户名。因为,很明显容器不知道该用户 ID 来自何处。而且,每次你想启动或 exec 容器的时候,都需要记住并输入这些用户 ID 和组 ID。为了避免这些麻烦,你可以在 Dockerfile 中创建用户/组。


ARG UID=1000

ARG GID=1000
  • 首先将 ARG UID=1000 和 ARG GID=1000 添加到 Dockerfile 中。UID 和 GID 是容器中的环境变量,你可以在 docker build 阶段将值传递给该容器(默认为 1000)。

  • 然后通过 RUN groupadd -g $GID john-group,在镜像中添加带有组 ID GID 的 Linux 组。

  • 接下来,通过 useradd -N -l -u $UID -g john-group -G sudo john,在镜像中添加带有用户 ID UID 的 Linux 用户。在此,我们将 john 添加到 sudo 组中。但这是可选的。如果你百分百确定你不需要 sudo 权限,则可以忽略这一步。

然后,在镜像构建期间,你可以为这些参数传递值,例如:


docker build <build_dir> -t <image>:<image_tag> --build-arg UID=<uid-value> --build-arg GID=<gid-value>

举个例子:


docker build . -t docker-tut:latest --build-arg UID=$(id -u) --build-arg GID=$(id -g)

拥有一个非特权用户在运行不需要 root 权限的进程时非常有用。例如,如果你的 Python 脚本只是从目录中读写数据,那么完全没必要用 root 身份运行。另外,还有一个好处,如果容器内的用户 ID 和组 ID 完全与宿主匹配,则你创建的所有文件都将拥有宿主用户的所有权。因此,如果你挂载这些文件(或创建新文件),那么就像在宿主上创建的一样。

三、创建卷

1. 利用卷做分离

作为数据科学家,你需要处理各种数据、模型和代码。你可以将代码放在一个卷中(比如/app),将数据放在另一个卷中(比如/data)。这样你的 Docker 镜像就能拥有一个很好的结构,且可以摆脱所有宿主级别的依赖关系。

我所说的这种依赖是什么意思?假设你将代码放在/home//code/src 中。如果你将/home//code/src 复制/挂载到卷/app 中,而/home//code/data 挂载到卷/data 中,那么即便宿主上的代码和数据位置发生变化,也没有关系。一旦挂载到 Docker 镜像后,它们的位置就不会发生变化。因此,你可以按照如下步骤在 Python 脚本中定义这些路径。

data_dir = "/data"
model_dir = "/models"
src_dir = "/app"

你可以通过以下方法,将必要的代码和数据复制到镜像中:

COPY test-data /data
COPY test-code /app

请注意,test-data 和 test-code 都是宿主上的目录。

2. 在开发过程中挂载目录

挂载的好处在于,容器中的变化都会反映到宿主上。在开发和调试项目时,这种做法非常方便。我们来看一个例子。

假设你通过以下命令创建了 docker 镜像:


docker build <build-dir> <image-name>:<image-version>

那么,现在可以使用以下命令建立镜像的一个容器:


docker run -it <image-name>:<image-version> -v /home/<user>/my_code:/code

然后,你就可以在容器内运行代码,同时还能进行调试,且代码的变更都会反映到宿主上。而这主要得益于在容器中使用相同的宿主用户 ID 和组 ID。你所做的所有改动都好似来自宿主上的这个用户。

3. 永远不要挂载宿主的关键目录

我曾做过一件好笑的事,我将机器的主目录挂载到 Docker 容器中,而且还想修改主目录的权限。不用说,我无法再登陆系统了,并花了好几个小时才修复。因此,你应该只挂载所需的内容。

例如,假设开发期间你有三个想要挂载的目录:


/home/<user>/my_data

/home/<user>/my_code

/home/<user>/my_model

你可能很想用一行代码直接挂载/home/目录,但是编写三行代码来分别挂载这些单独的子目录,这绝对值得,因为可以为你节省数小时的艰辛工作(甚至是几天)。

四、其他小贴士

1. 了解 ADD 和 COPY 之间的区别

你可能知道 Docker 有两个命令叫做 ADD 和 COPY,那么二者究竟有何不同?

  • ADD:你可以使用 ADD 从 URL 下载文件。
  • ADD:当某个压缩文件(例如 tar.gz)会从指定的位置提取文件时,请使用 ADD。
  • COPY:将某个文件/文件夹复制到容器的指定位置。

2. ENTRYPOINT 和 CMD 之间的区别

我打个比方,你可以把 ENTRYPOINT 当成一辆车,而 CMD 就是车上的控制器(例如加速器、制动器、方向盘)。ENTRYPOINT 本身不会执行任何操作,它只是容纳你在容器中执行的操作的盒子。它不会处理你推送到容器的任何命令。

命令 CMD 是容器内实际执行的命令。例如,bash 会在容器内创建一个 shell,那么你就可以像在 Ubuntu 的普通终端上一样使用该容器。

3. 将文件复制到现有容器

我们经常犯这样一个错误:创建好容器后,却忘记将文件添加到镜像中。构建镜像需要花费很长时间。有什么办法可以避免这个问题,自动将文件添加到现有容器中呢?

你可以使用 docker cp 命令执行该操作。很简单:

docker cp <src> <container>:<dest>

下次进入容器时,你就可以看到复制的文件躺在中。但是,请不要忘记修改 Dockerfile,以便能在下次构建时复制必要的文件。

英文:Docker Best Practices for Data Scientists

链接:https://towardsdatascience.com/docker-best-practices-for-data-scientists-2ed7f6876dff

作者:Thushan Ganegedara,数学科学家。

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