使用 Podman 运行一个“hello world”MLCube

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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。
sudo dnf -y updatesudo dnf -y install podman git virtualenv \                    policycoreutils-python-utils
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。
virtualenv -p python3 ./env_mlcube source ./env_mlcube/bin/activategit clone https://github.com/mlcommons/mlcube_examples.git cd ./mlcube_examples/hello_worldgit checkout 5fe69bdpip install mlcube mlcube-dockermlcube describe
现在，通过编辑 $HOME/mlcube.yaml 文件，将运行器命令从 docker改为podman，即：
docker: docker
改为：
docker: podman
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
你会看到一些选项：
? Please select an image:   ? registry.fedoraproject.org/mlcommons/hello_world:0.0.1    registry.access.redhat.com/mlcommons/hello_world:0.0.1    docker.io/mlcommons/hello_world:0.0.1    quay.io/mlcommons/hello_world: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 $HOME/mlcube.yaml，将这一行：
build_strategy: pull
变为：
build_strategy: auto
然后用以下方法构建容器：
mlcube configure --mlcube=. --platform=docker
要运行测试，你可能需要在目录中适当地设置 SELinux 权限。你可以通过输入以下内容来检查 SELinux 是否已经启用：
sudo sestatus
应该会有类似这样的输出：
SELinux status:                 enabled...
Josphat Mutai、Christopher Smart和Daniel Walsh解释说，在为容器使用的文件设置适当的 SELinux 策略时，你需要谨慎。在这里，你将允许容器读取和写入workspace目录。
sudo semanage fcontext -a -t container_file_t "$PWD/workspace(/.*)?"sudo restorecon -Rv $PWD/workspace
现在检查目录策略：
ls -Z
输出结果类似于：
unconfined_ubject_r:user_home_t:s0 Dockerfile unconfined_ubject_r:user_home_t:s0 README.md unconfined_ubject_r:user_home_t:s0 mlcube.yaml unconfined_ubject_r:user_home_t:s0 requirements.txt unconfined_ubject_r:container_file_t:s0 workspace
现在运行这个例子：
mlcube run --mlcube=. --task=hello --platform=dockermlcube run --mlcube=. --task=bye --platform=docker
最后，检查输出：
cat workspace/chats/chat_with_alice.txt
有类似于以下的文字：
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

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