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rocm/pytorch-nightly

rocm

该Docker仓库用于托管PyTorch每日构建版Docker镜像。

7 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:rocm仓库类型:镜像最近更新:1 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

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PyTorch Nightly with ROCm Docker镜像文档

镜像概述和主要用途

本Docker镜像包含最新ROCm(AMD Radeon Open Compute)版本与PyTorch主分支(pytorch/pytorch main branch)尖端代码,通过每日夜间构建(nightly basis)生成。

主要用途:提供PyTorch最新开发版本的运行环境,适用于开发、测试PyTorch新特性,或在AMD GPU上基于最新ROCm和PyTorch代码进行原型验证。

核心功能和特性

  • 最新ROCm支持:集成最新版本ROCm,优化AMD GPU硬件加速能力,支持GPU计算任务。
  • PyTorch主分支尖端代码:包含PyTorch官方主分支最新提交(未发布)代码,提供尚未正式发布的新功能、性能优化及Bug修复。
  • 每日夜间构建:每日自动更新,确保镜像内容与PyTorch主分支和ROCm最新版本同步,时效性强。

使用场景和适用范围

使用场景

  • PyTorch开发者测试最新开发特性或修复。
  • 研究人员基于PyTorch最新代码验证算法原型。
  • 在AMD GPU环境中运行依赖最新PyTorch功能的应用。

适用范围

  • 开发与测试环境:适合用于开发、测试阶段,不建议在生产环境中使用(nightly版本稳定性未经长期验证)。
  • AMD GPU硬件:需配合支持ROCm的AMD GPU使用(如Radeon RX系列、MI系列等)。

使用方法和配置说明

前提条件

  • 已安装Docker Engine(20.10+推荐)。
  • 已配置ROCm驱动环境(参考ROCm官方文档)。
  • 若使用GPU,需确保Docker支持GPU设备映射(如通过nvidia-container-toolkit类似工具,或ROCm专用容器运行时)。

拉取镜像

假设镜像托管于Docker仓库(如Docker Hub或私有仓库),拉取命令如下(请替换<repo>为实际仓库名称):

bash
docker pull <repo>/pytorch-nightly-rocm:latest

注:latest标签对应每日夜间构建的最新版本,也可指定具体日期标签(如20240520)获取历史版本。

运行容器

基础运行命令(带GPU支持)

bash
docker run -it --rm \
  --device /dev/kfd \
  --device /dev/dri \
  --group-add video \
  --cap-add=SYS_PTRACE \
  --security-opt seccomp=unconfined \
  <repo>/pytorch-nightly-rocm:latest \
  bash

参数说明:

  • --device /dev/kfd --device /dev/dri:挂载ROCm所需的设备文件(AMD GPU访问)。
  • --group-add video:添加video用户组,确保容器内访问GPU设备权限。
  • --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined:提供必要的系统调用权限,避免ROCm运行时受限。

挂载本地目录(开发场景)

挂载本地代码目录至容器内,方便实时开发:

bash
docker run -it --rm \
  --device /dev/kfd --device /dev/dri \
  --group-add video \
  -v /path/to/local/code:/workspace \
  -w /workspace \
  <repo>/pytorch-nightly-rocm:latest \
  bash
  • -v /path/to/local/code:/workspace:将本地代码目录挂载到容器内/workspace。
  • -w /workspace:设置工作目录为/workspace。

Docker Compose配置示例

创建docker-compose.yml文件,定义容器服务:

yaml
version: '3.8'
services:
  pytorch-nightly:
    image: <repo>/pytorch-nightly-rocm:latest
    devices:
      - /dev/kfd:/dev/kfd
      - /dev/dri:/dev/dri
    group_add:
      - video
    cap_add:
      - SYS_PTRACE
    security_opt:
      - seccomp:unconfined
    volumes:
      - ./local_code:/workspace
    working_dir: /workspace
    tty: true
    stdin_open: true

启动服务:

bash
docker-compose up -d

进入容器:

bash
docker-compose exec pytorch-nightly bash

配置参数与环境变量

常用环境变量

镜像支持通过环境变量调整PyTorch及ROCm运行时行为,常见配置如下:

环境变量名说明示例值
HIP_VISIBLE_DEVICES指定容器内可见的AMD GPU设备ID0,1(仅使用第0、1块GPU)
PYTORCH_LOG_LEVEL设置PyTorch日志级别(DEBUG/INFO/WARN)INFO
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONFPyTorch内存分配配置(如max_split_size_mb:128)max_split_size_mb:128

使用示例

运行容器时指定环境变量:

bash
docker run -it --rm \
  --device /dev/kfd --device /dev/dri \
  --group-add video \
  -e HIP_VISIBLE_DEVICES=0 \
  -e PYTORCH_LOG_LEVEL=DEBUG \
  <repo>/pytorch-nightly-rocm:latest \
  bash

注意事项

  1. 稳定性:镜像基于PyTorch主分支夜间构建,可能包含未测试的新特性或Bug,不建议用于生产环境。
  2. ROCm兼容性:需确保主机ROCm驱动版本与镜像内置ROCm版本匹配(参考镜像标签或文档说明)。
  3. GPU支持:仅支持AMD GPU设备,需提前确认硬件兼容性(参考ROCm硬件支持列表)。

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 pytorch-nightly 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/rocm/pytorch-nightly:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull rocm/pytorch-nightly:<标签>

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