使用Docker进行部署
如果你想要使用SwanLab私有化部署(社区版),请按照下面的流程进行安装。
先决条件
在安装 SwanLab 之前,请确保您的机器满足以下最低系统要求:
- CPU >= 2核
- 内存 >= 4GB
- 存储空间 >= 20GB
SwanLab 私有化部署版,需要使用 Docker Compose 进行安装与部署(暂不支持K8S部署),请根据你的操作系统,对表下面的表格选择正确的Docker及compose版本。
如果你已经安装了Docker,请跳过这一步。
操作系统 | 软件 | 解释 |
---|---|---|
macOS 10.14 或更高版本 | Docker Desktop | 将 Docker 虚拟机 (VM) 设置为至少使用 2 个虚拟 CPU (vCPU) 和 8 GB 初始内存。否则,安装可能会失败。有关更多信息,请参阅Mac 版 Docker Desktop 安装指南。 |
Windows(启用了WSL 2) | Docker Desktop | 我们建议将源代码和其他与 Linux 容器绑定的数据存储在 Linux 文件系统中,而不是 Windows 文件系统中。有关更多信息,请参阅在 Windows 上使用 WSL 2 后端的 Docker Desktop 安装指南。 |
Linux | Docker 19.03 或更高版本 Docker Compose 1.28 或更高版本 | 有关如何安装Docker和Docker Compose 的更多信息,请参阅Docker 安装指南和Docker Compose 安装指南。 |
如果你还未安装Docker,可以运行我们提供的安装脚本。
1. 克隆仓库
使用Git克隆self-hosted
仓库:
git clone https://github.com/SwanHubX/self-hosted.git
cd self-hosted
2. 一键脚本安装
如果你是Windows系统,请开启WSL2进行安装
默认的安装脚本在docker/install.sh
,直接执行即可一键安装所有需要的容器以及执行初始化配置。
cd ./docker
./install.sh
默认脚本链接的镜像源在中国,所以中国地区的下载速度非常快!
如果你需要使用 DockerHub 作为镜像源,则可以使用下面的脚本进行安装:
./install-dockerhub.sh
3. 激活主账号
SwanLab社区版默认会使用8000
端口,如果你使用的是默认配置,那么可以直接访问:http://localhost:8000
,就可以访问到SwanLab社区版。
也有可能社区版部署在了其他端口,请打开 Docker Desktop,找到
traefik
容器旁边的port映射,比如64703:80
,那么你应该访问http://localhost:64703
。
现在,你需要激活你的主账号。激活需要1个License,个人使用可以免费在SwanLab官网申请一个,位置在 「设置」-「账户与许可证」。
拿到License后,回到激活页面,填写用户名、密码、确认密码和License,点击激活即可完成创建。
4. 开始你的第一个实验
在Python SDK完成登录:
swanlab login --host <IP地址>
如果你之前登录过swanlab,想要重新登录,请使用:
swanlab login --host <IP地址> --relogin
。
按回车,填写API Key,完成登录。之后你的SwanLab实验将会默认传到私有化部署的SwanLab上。
测试脚本:
import swanlab
import random
# 创建一个SwanLab项目
swanlab.init(
# 设置项目名
project="my-awesome-project",
# 设置超参数
config={
"learning_rate": 0.02,
"architecture": "CNN",
"dataset": "CIFAR-100",
"epochs": 10
}
)
# 模拟一次训练
epochs = 10
offset = random.random() / 5
for epoch in range(2, epochs):
acc = 1 - 2 ** -epoch - random.random() / epoch - offset
loss = 2 ** -epoch + random.random() / epoch + offset
# 记录训练指标
swanlab.log({"acc": acc, "loss": loss})
# [可选] 完成训练,这在notebook环境中是必要的
swanlab.finish()
运行后在网页查看实验: