AI Earth人工智能创新挑战赛-使用Docker提交baseline

AI Earth人工智能创新挑战赛-使用Docker提交baseline

记录DataWhale时间序列比赛的组队学习过程，Task1是将已经写好的baseline使用Docker提交到天池平台。本次时间序列比赛由阿里天池主办，地址在这里。baseline及赛题讲解可以参考文章从0梳理1场时间序列赛事。Task1主要关注的是使用Docker在天池平台提交，本文记录使用win10系统完成提交的过程。
关于Docker的基本知识，可以参考只要一小时，零基础入门Docker这篇文章，看完后可以对Docker的基本使用有个大体了解。为了让大家快速掌握在天池使用Docker提交，天池有Docker练习场这个入门比赛，同时官方也给出了非常详细的教程:手把手超详细操作说明。如果是在WIN10系统下提交，可以参考win10系统手把手教你docker练习场满分这篇文章。
对Docker提交不太熟悉的同学可以参考win10系统手把手教你docker练习场满分先在Docker练习场进行提交，和本次时间序列比赛Docker提交的流程都是类似的。

本地PC准备数据及代码

这里默认大家已经在电脑上安装好了Docker环境，WIN10下一般使用Docker Desktop软件。第一步是先在本地准备好构建镜像的代码和数据，首先自己创建一个文件夹，文件夹中的数据和源代码如下图所示：

其中，code, user_data, Dockerfile, requirements.txt, run.sh的内容都可以在DataWhale提供的baseline链接中找到，容易踩坑的有三点，第一：run.sh文件的格式必须为UNIX格式，如果在win10系统下用记事本创建，默认为windows格式，后续无法运行。第二：需要自己创建一个空的result文件夹，因为最后的结果是将result目录中的内容打包为zip文件后提交的。第三：需要自己创建一个tcdata文件夹，文件夹中内容存放A榜测试数据集，具体的内容如下图所示：

在阿里云中创建镜像仓库

本地镜像需要上传到仓库中，关于如何在阿里云中创建并管理镜像仓库，手把手超详细操作说明这篇官方教程的第二章给出了详细说明，按照步骤创建镜像仓库并记住仓库的公网地址即可。

构建镜像并推送

首先需要在刚才创建的包含数据和源代码的文件夹下使用powershell进入命令行环境，然后登陆阿里云，构建镜像，在验证可以运行后，最后推送到仓库。

1. 登陆阿里云：

docker login --username=<自己阿里云注册的名字> registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com

2. 构建镜像

docker build -t 阿里云镜像仓库的公网地址:版本号 .

3. 验证是否可以运行

若使用CPU镜像：docker run 公网地址/版本号 sh run.sh
若使用GPU镜像：nvidia-docker run 公网地址/版本号 sh run.sh

4. 推送到仓库

docker push 公网地址/版本号

可能是电脑配置太差，一直push不成功，，，

更新一下，最后发现和配置没有关系，是网络的事，如下图所示，应该在本地PC的Docker客户端使用镜像加速器，具体是在Docker Engine中将registry-mirrors修改为：“https://5w5jh673.mirror.aliyuncs.com”，然后就能顺利上传了。