使用 Podman 运行一个 “hello world” MLCube

MLCube 是一个新的基于基础设施规范的开源容器，被引入到基于 Python 的机器学习工作流程中，以实现可重复性。它可以利用诸如 Podman、Singularity 和 Docker 等工具。也支持在远程平台上的执行。开发 MLCube 的 MLCommons 最佳实践工作组的主席之一是来自 Red Hat 的 Diane Feddema。这篇介绍性文章解释了如何在 Fedora Linux 上使用 Podman 运行 “hello world” MLCube 例子。

Yazan Monshed 写了一篇关于 Fedora 上的 Podman 的非常有用的介绍，对这里使用的一些步骤给出了更多细节。

首先安装必要的依赖项。

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sudo dnf -y update
sudo dnf -y install podman git virtualenv \
policycoreutils-python-utils

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然后，按照文档的要求，设置一个虚拟环境并获得示例代码。为了确保可重复性，使用一个特定的提交，因为该项目正在积极改进。

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virtualenv -p python3 ./envmlcube
source ./envmlcube/bin/activate
git clone https://github.com/mlcommons/mlcubeexamples.git
cd ./mlcubeexamples/hello_world
git checkout 5fe69bd
pip install mlcube mlcube-docker
mlcube describe

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现在，通过编辑 $HOME/mlcube.yaml 文件，将运行器命令从 docker 改为 podman，即：

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docker: docker

“`

改为：

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docker: podman

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如果你使用的是 x86_64 架构的电脑，你可以用以下方式获取容器：

“`
mlcube configure –mlcube=. –platform=docker

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你会看到一些选项：

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? Please select an image:
▸ registry.fedoraproject.org/mlcommons/helloworld:0.0.1
registry.access.redhat.com/mlcommons/helloworld:0.0.1
docker.io/mlcommons/helloworld:0.0.1
quay.io/mlcommons/helloworld:0.0.1

“`

选择 docker.io/mlcommons/hello_world:0.0.1 来获取容器。

如果你的电脑不是 x86_64 架构的，你需要构建容器。改变文件 $HOME/mlcube.yaml，将这一行：

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build_strategy: pull

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变为：

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build_strategy: auto

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然后用以下方法构建容器：

“`
mlcube configure –mlcube=. –platform=docker

“`

要运行测试，你可能需要在目录中适当地设置 SELinux 权限。你可以通过输入以下内容来检查 SELinux 是否已经启用：

“`
sudo sestatus

“`

应该会有类似这样的输出：

“`
SELinux status: enabled
…

“`

Josphat Mutai、Christopher Smart 和 Daniel Walsh 解释说，在为容器使用的文件设置适当的 SELinux 策略时，你需要谨慎。在这里，你将允许容器读取和写入 workspace 目录。

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sudo semanage fcontext -a -t containerfilet “$PWD/workspace(/.*)?”
sudo restorecon -Rv $PWD/workspace

“`

现在检查目录策略：

“`
ls -Z

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输出结果类似于：

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unconfinedu:objectr:userhomet:s0 Dockerfile
unconfinedu:objectr:userhomet:s0 README.md
unconfinedu:objectr:userhomet:s0 mlcube.yaml
unconfinedu:objectr:userhomet:s0 requirements.txt
unconfinedu:objectr:containerfilet:s0 workspace

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现在运行这个例子：

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mlcube run –mlcube=. –task=hello –platform=docker
mlcube run –mlcube=. –task=bye –platform=docker

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最后，检查输出：

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cat workspace/chats/chatwithalice.txt

“`

有类似于以下的文字：

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Hi, Alice! Nice to meet you.
Bye, Alice! It was great talking to you.

“`

你可以按照 这里 的描述创建你自己的 MLCube。欢迎对 MLCube 示例库 做出贡献。Udica 是一个新项目，它承诺为容器提供更精细的 SELinux 策略控制，便于系统管理员应用。这些项目的积极开发正在进行中。对它们进行测试并提供反馈，将有助于使带有 SELinux 的系统上的安全数据管理更容易、更有效。

via: https://fedoramagazine.org/mlcube-and-podman/

作者：Benson Muite 选题：lujun9972 译者：geekpi 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出