paddlecloud/paddlespeech

PaddleSpeech

本镜像仓库用于存储飞桨模型套件https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech的标准镜像，方便用户进行Docker化部署或云上部署。PaddleSpeech套件的标准镜像由https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud项目基于https://github.com/tektoncd/pipeline自动构建。若需对模型套件二次开发并持续构建定制镜像，可参考https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud/blob/main/tekton/README.md构建自定义套件镜像CI流水线。更多部署内容可参考云上飞桨项目https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud。

PaddleCloud 优势

• 模型套件Docker镜像大礼包
  提供飞桨模型套件Docker镜像，包含运行案例的所有依赖，持续更新，支持异构硬件环境和常见CUDA版本，开箱即用。

• 丰富的云上飞桨组件
  具备云原生功能组件，包括样本数据缓存、分布式训练、推理服务等组件，方便在Kubernetes集群上进行模型训练与部署。

• 功能强大的自运维能力
  基于Kubernetes的Operator机制提供自运维能力，如训练组件支持多种架构模式及分布式容错与弹性训练，推理服务组件支持自动扩缩容与蓝绿发版。

• 针对飞桨框架的定制优化
  针对飞桨框架优化，如通过缓存样本数据加速分布式训练作业，基于飞桨框架与调度器协同设计优化集群GPU利用率。

安装 Docker

若机器未安装Docker，可参考https://docs.docker.com/get-docker/安装。如需使用GPU版本镜像，还需安装NVIDIA驱动和nvidia-docker，详情参考https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker。

快速上手

Docker环境可快速体验，提供CPU和GPU版本镜像。Docker新手建议学习https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud/blob/main/docs/zh_CN/docker-tutorial.md。

使用CPU版本的Docker镜像

bash
docker run --name dev -v $PWD:/mnt -p 8888:8888 -it docker.xuanyuan.run/paddlecloud/paddlespeech:develop-cpu-fb4d25 /bin/bash

使用GPU版本的Docker镜像

bash
docker run --name dev --runtime=nvidia -v $PWD:/mnt -p 8888:8888 -it docker.xuanyuan.run/paddlecloud/paddlespeech:develop-gpu-cuda10.2-cudnn7-fb4d25 /bin/bash

进入容器后，可执行PaddleSpeech套件中的案例。

使用 Jupyterlab

最新版镜像集成jupyterlab，进入容器后通过以下命令开启服务：

bash
$ jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --allow-root --notebook-dir=/home

镜像列表

镜像tag最后6个字符为commit id（如fb4d25），用于定位镜像中的模型套件代码版本，方便问题定位。