getwilds/rtorch

rtorch

本目录包含用于R语言与PyTorch集成的Docker镜像，提供支持CUDA的深度学习环境。

可用版本

• latest ( https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/blob/main/rtorch/Dockerfile_latest | https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/blob/main/rtorch/CVEs_latest.md )
• 0.13.0 ( https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/blob/main/rtorch/Dockerfile_0.13.0 | https://github.com/getwilds/wilds-docker-library/blob/main/rtorch/CVEs_0.13.0.md )

镜像详情

这些Docker镜像基于NVIDIA CUDA 11.7.1与cuDNN 8基础镜像构建，包含以下组件：

• R 4.1.2：统计计算环境
• torch v0.13.0：PyTorch深度学习库的R接口
• CUDA 11.7.1：用于GPU加速
• cuDNN 8：深度神经网络库
• 预安装的机器学习与数据工作流相关R包
• libtorch/PyTorch后端：通过torch::install_torch()在镜像内安装对应CUDA runtime版本

该镜像旨在为R语言深度学习提供全面的GPU加速环境。

预安装R包

核心/构建工具

• remotes：安装CRAN/GitHub特定版本包，用于固定torch版本为0.13.0
• pacman：便捷的包管理工具，便于脚本和可复现容器中安装/加载包

Torch生态

• torch：R语言深度学习的张量操作、自动微分、模块和优化器
• torchvision：视觉工具集，包含数据集、变换和CV任务模型助手
• torchdatasets：数据集和数据加载工具，支持高效输入管道
• coro：torch输入管道使用的协程（如迭代器）

数据工程/工具

• magick：基于ImageMagick的图像I/O与处理，适用于CV预处理
• pins：版本化数据制品管理，可缓存数据集、模型和中间结果
• tidyverse：数据操作、可视化和I/O工具集，支持端到端分析

建模/评估

• smotefamily：不平衡分类过采样工具（SMOTE变体）
• pROC：ROC曲线、AUC等评估指标
• PRROC：快速计算Precision-Recall和ROC曲线
• igraph：网络分析与图算法，适用于图神经网络建模

使用方法

Docker拉取

bash
docker pull docker.xuanyuan.run/getwilds/rtorch:latest
# 或指定版本
docker pull docker.xuanyuan.run/getwilds/rtorch:0.13.0
# 从GitHub Container Registry拉取
docker pull ***-ghcr.xuanyuan.run/getwilds/rtorch:latest

Singularity/Apptainer拉取

bash
apptainer pull docker://getwilds/rtorch:latest
# 或指定版本
apptainer pull docker://getwilds/rtorch:0.13.0
# 从GitHub Container Registry拉取
apptainer pull docker://ghcr.io/getwilds/rtorch:latest

运行示例

bash
# Docker运行（假设项目目录为/path/to/project，脚本为train_model.R）
docker run --gpus all --rm -v /path/to/project:/project docker.xuanyuan.run/getwilds/rtorch:latest Rscript /project/train_model.R

# Apptainer运行（使用远程镜像）
apptainer run --nv --bind /path/to/project:/project docker://getwilds/rtorch:latest Rscript /project/train_model.R

# Apptainer运行（本地SIF文件）
apptainer run --nv --bind /path/to/project:/project rtorch_latest.sif Rscript /project/train_model.R

GPU支持要求

1. 主机已安装NVIDIA驱动
2. 已安装https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker
3. 运行容器时添加--gpus all（Docker）或--nv（Apptainer）参数

安全特性

• 系统依赖版本固定，确保可复现性
• 符合hadolint规范的Dockerfile结构
• 最小化安装，仅包含必要包
• 定期通过Docker Scout进行漏洞扫描（详见镜像目录的CVEs文件）

源码仓库

Dockerfile维护在https://github.com/getwilds/wilds-docker-library仓库中。