Utilizando Docker con GPU para Machine Learning con Pytorch y Tensorflow

Introducción:

Docker es una herramienta de código abierto que permite empaquetar, distribuir e implementar aplicaciones de manera muy sencilla y eficiente. Permite a los desarrolladores encapsular sus aplicaciones junto con todas las dependencias en un contenedor independiente que se puede ejecutar en cualquier entorno.

En el ámbito del aprendizaje automático (machine learning), Docker también es una excelente herramienta para crear entornos de desarrollo consistentes y reproducibles. En este tutorial, te mostraré cómo usar Docker con tu GPU para ejecutar aplicaciones de aprendizaje automático utilizando las bibliotecas PyTorch y TensorFlow.

Paso 1: Instalar Docker y los controladores de la GPU:

Lo primero que necesitas hacer es instalar Docker en tu sistema. Puedes seguir las instrucciones específicas para tu sistema operativo en la página oficial de Docker: https://docs.docker.com/get-docker/

Una vez que hayas instalado Docker, también necesitarás instalar los controladores de la GPU en tu sistema. Estos controladores son necesarios para que Docker pueda acceder a la GPU. Puedes encontrar los controladores específicos para tu GPU en la página de soporte de tu fabricante (NVIDIA, AMD, etc.).

Paso 2: Crear un contenedor Docker con soporte para GPU:

Una vez que hayas instalado Docker y los controladores de la GPU, puedes crear un contenedor Docker que pueda acceder a la GPU. Para hacer esto, necesitas crear un fichero Dockerfile con las instrucciones necesarias. Aquí tienes un ejemplo de un Dockerfile básico que puedes utilizar:

FROM nvidia/cuda:11.4.0-cudnn8-runtime

RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip

RUN pip3 install torch torchvision tensorflow

CMD ["python3"]

En este ejemplo, estamos utilizando la imagen base nvidia/cuda:11.4.0-cudnn8-runtime, que proporciona soporte para GPU con CUDA y cuDNN. También estamos instalando las bibliotecas PyTorch y TensorFlow utilizando pip.

Paso 3: Construir y ejecutar el contenedor Docker:

Una vez que tengas tu Dockerfile listo, puedes construir tu imagen Docker ejecutando el siguiente comando en el directorio donde se encuentra tu Dockerfile:

$ docker build -t mi-contenedor .

Este comando construirá la imagen Docker utilizando las instrucciones del Dockerfile. Una vez que la imagen se haya construido correctamente, puedes ejecutar tu contenedor Docker con el siguiente comando:

$ docker run --gpus all -it --rm mi-contenedor

Este comando ejecutará tu contenedor Docker y le dará acceso a todas las GPUs disponibles en tu sistema. Una vez que el contenedor esté en ejecución, puedes iniciar una sesión interactiva de Python y comenzar a utilizar las bibliotecas PyTorch y TensorFlow para el aprendizaje automático.

Conclusión:

En este tutorial, te he mostrado cómo usar Docker con tu GPU para ejecutar aplicaciones de aprendizaje automático utilizando las bibliotecas PyTorch y TensorFlow. Docker es una herramienta muy poderosa que te permite crear entornos de desarrollo consistentes y reproducibles, lo que facilita mucho el desarrollo y la implementación de aplicaciones de aprendizaje automático. Espero que este tutorial te haya sido útil y que te haya ayudado a comenzar a utilizar Docker en tu trabajo de aprendizaje automático. ¡Buena suerte!