使用 Podman 运行一个 “hello world” MLCube
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。
Podman MLCube
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。
![](/data/attachment/album/202204/27/103635qwtt6329orht0393.jpg)


[MLCube](https://mlcommons.org/en/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](https://podman.io/)、[Singularity](https://sylabs.io/singularity/) 和 [Docker](https://www.docker.com/) 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](https://www.redhat.com/en/authors/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](https://mlcommons.github.io/mlcube/getting-started/hello-world/)。


[Yazan Monshed](https://fedoramagazine.org/author/yazanalmonshed/) 写了一篇关于 [Fedora 上的 Podman](https://fedoramagazine.org/getting-started-with-podman-in-fedora/) 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 update
sudo 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/activate
git clone https://github.com/mlcommons/mlcube_examples.git 
cd ./mlcube_examples/hello_world
git checkout 5fe69bd
pip install mlcube mlcube-docker
mlcube 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](https://computingforgeeks.com/set-selinux-context-label-for-podman-graphroot-directory/)、[Christopher Smart](https://blog.christophersmart.com/2021/01/31/podman-volumes-and-selinux/) 和 [Daniel Walsh](https://opensource.com/article/18/2/selinux-labels-container-runtimes) 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_u:object_r:user_home_t:s0 Dockerfile
unconfined_u:object_r:user_home_t:s0 README.md
unconfined_u:object_r:user_home_t:s0 mlcube.yaml
unconfined_u:object_r:user_home_t:s0 requirements.txt
unconfined_u:object_r:container_file_t:s0 workspace

```

现在运行这个例子：



```
mlcube run --mlcube=. --task=hello --platform=docker
mlcube 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](https://mlcommons.github.io/mlcube/tutorials/create-mlcube/) 的描述创建你自己的 MLCube。欢迎对 [MLCube 示例库](https://github.com/mlcommons/mlcube_examples) 做出贡献。[Udica](https://github.com/containers/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。




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


作者：[Benson Muite](https://fedoramagazine.org/author/fed500/) 选题：[lujun9972](https://github.com/lujun9972) 译者：[geekpi](https://github.com/geekpi) 校对：[wxy](https://github.com/wxy)


本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出

