部署NGC容器环境（基于TensorFlow）构建深度学习开发环境 - GPU 云服务器

NGC（NVIDIA GPU CLOUD）是NVIDIA开发的一套深度学习生态系统，方便您免费访问深度学习软件堆栈，建立适合深度学习的开发环境。本文以搭建TensorFlow深度学习框架为例，为您介绍如何在GPU实例上部署NGC环境以实现深度学习开发环境的预安装。

背景信息

NGC网站提供了目前主流深度学习框架不同版本的镜像，例如Caffe、Caffe2、CNTK、MxNet、TensorFlow、Theano、Torch，您可以选择需要的镜像部署NGC容器环境。本文以搭建TensorFlow深度学习框架为例。
阿里云在云市场镜像中提供了针对NVIDIA Pascal GPU优化的NGC容器镜像，创建GPU实例时选择NGC容器镜像，可以简单快速地部署NGC容器环境，即时访问优化后的深度学习框架，极大程度缩减产品开发以及业务部署时间，实现开发环境的预安装；同时该NGC容器镜像支持调优后的算法框架，并且阿里云会对其持续更新。

使用限制

仅以下GPU实例规格族支持部署NGC环境：

gn5i、gn6v、gn6i、gn6e、gn7i、gn7e、gn7s
ebmgn6i、ebmgn6v、ebmgn6e、ebmgn7i、ebmgn7e

更多信息，请参见GPU计算型。

准备工作

说明

在操作本文前，请您提前在NGC网站注册自己的NGC账号。

在部署NGC环境前，请提前获取TensorFlow容器镜像路径。

登录NGC网站。
在搜索区域输入TensorFlow后，选择并单击TensorFlow。
在TensorFlow页面，单击Tags页签，复制对应版本的TensorFlow容器镜像。
以下载TensorFlow22.05-tf1-py3镜像为例，TensorFlow容器镜像路径为nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.05-tf1-py3，该路径用于后续在GPU实例中下载TensorFlow镜像时使用。
重要
TensorFlow镜像中的CUDA版本必须与GPU实例的驱动版本相匹配，否则会导致部署TensorFlow开发环境时失败。关于TensorFlow镜像版本、CUDA版本以及GPU实例的驱动版本对应匹配关系，请参见TensorFlow Release Notes。

操作步骤

本文以gn7i实例为例，为您演示创建GPU实例时部署NGC环境的操作步骤。

创建GPU实例。

具体操作，请参见自定义购买实例。主要配置参数说明如下：

配置参数	说明
地域	请根据GPU实例可购买地域，选择相应地域。您可以前往ECS实例可购买地域，查看GPU实例在各地域的可购情况。
实例	选择实例规格，本示例以gn7i为例。
镜像	在云市场镜像页签下，单击从云市场获取更多选择（含操作系统）。在弹出的镜像市场页面，输入NVIDIA GPU Cloud Virtual Machine Image并单击搜索。找到对应镜像后并单击选择。
公网IP	选择分配公网IPv4地址。说明如果这里没有分配公网IP地址，则在GPU实例创建成功后，需要绑定EIP地址。具体操作，请参见绑定EIP。
安全组	选择一个安全组。安全组里必须开放TCP 22端口。如果您的实例需要支持HTTPS或DIGITS 6服务，必须开放TCP 443（用于HTTPS）或TCP 5000（用于DIGITS 6）端口。

选择以下任一方式远程连接GPU实例。
连接方式
操作指引
Workbench
通过密码或密钥认证登录Linux实例
VNC
使用VNC登录实例
执行nvidia-smi命令，查看当前GPU相关信息。
查看Driver Version为515.48.07，该GPU实例的驱动版本（515版本或更高版本）与22.05-tf1-py3版本的TensorFlow镜像中的11.7版本CUDA相匹配。
执行以下命令，下载对应版本的TensorFlow容器镜像。
```
docker pull nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.05-tf1-py3
```
重要
下载TensorFlow容器镜像可能需要较长时间，请您耐心等待。
执行以下命令，查看下载的TensorFlow容器镜像信息。
```
docker image ls
```
执行以下命令，运行容器完成TensorFlow开发环境的部署。
```
docker run --gpus all --rm -it nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.05-tf1-py3
```

依次执行以下命令，简单测试TensorFlow。

python

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    result = sess.run(hello)
    print(result.decode())

如果TensorFlow正确加载了GPU设备，会成功返回Hello, TensorFlow!字符串，如下图所示。

保存修改后的TensorFlow镜像。
1. 在GPU连接页面，打开一个新的远程连接窗口。
2. 执行以下命令，查询容器ID（即CONTAINER_ID）。
```
docker ps
```
3. 执行以下命令，保存修改后的TensorFlow镜像。
```
# CONTAINER_ID请替换为通过docker ps命令查询的容器ID，例如f76a5a4347d。
docker commit   -m "commit docker" CONTAINER_ID  nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.01-tf1-py3
```
  重要
  请您妥善保存修改后的TensorFlow镜像，否则会导致下次登录时配置丢失。

连接方式	操作指引
Workbench	通过密码或密钥认证登录Linux实例
VNC	使用VNC登录实例