paddlecloud/paddlespeech

PaddleSpeech

本镜像仓库用于存储飞桨模型套件https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech%E7%9A%84%E6%A0%87%E5%87%86%E9%95%9C%E5%83%8F%EF%BC%8C%E6%96%B9%E4%BE%BF%E7%94%A8%E6%88%B7%E8%BF%9B%E8%A1%8CDocker%E5%8C%96%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%88%96%E4%BA%91%E4%B8%8A%E9%83%A8%E7%BD%B2%E3%80%82PaddleSpeech%E5%A5%97%E4%BB%B6%E7%9A%84%E6%A0%87%E5%87%86%E9%95%9C%E5%83%8F%E7%94%B1https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E5%9F%BA%E4%BA%8Ehttps://github.com/tektoncd/pipeline%E8%87%AA%E5%8A%A8%E6%9E%84%E5%BB%BA%E3%80%82%E8%8B%A5%E9%9C%80%E5%AF%B9%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%A5%97%E4%BB%B6%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%B9%B6%E6%8C%81%E7%BB%AD%E6%9E%84%E5%BB%BA%E5%AE%9A%E5%88%B6%E9%95%9C%E5%83%8F%EF%BC%8C%E5%8F%AF%E5%8F%82%E8%80%83https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud/blob/main/tekton/README.md%E6%9E%84%E5%BB%BA%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E5%A5%97%E4%BB%B6%E9%95%9C%E5%83%8FCI%E6%B5%81%E6%B0%B4%E7%BA%BF%E3%80%82%E6%9B%B4%E5%A4%9A%E9%83%A8%E7%BD%B2%E5%86%85%E5%AE%B9%E5%8F%AF%E5%8F%82%E8%80%83%E4%BA%91%E4%B8%8A%E9%A3%9E%E6%A1%A8%E9%A1%B9%E7%9B%AEhttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud%E3%80%82

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Docker官方文档安装。如需使用GPU版本镜像，还需安装NVIDIA驱动和nvidia-docker，详情参考官方文档。

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%E3%80%82

使用CPU版本的Docker镜像

bash
docker run --name dev -v $PWD:/mnt -p 8888:8888 -it 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 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。