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以下のガイドでは、エージェント環境とキューのターゲットリソースの両方にローカルマシンの Docker を使用するように W&B Launch を設定する方法について説明します。 ジョブの実行と Launch エージェント環境の両方に同じローカルマシンの Docker を使用する方法は、Kubernetes などのクラスター管理システムがインストールされていないマシンで計算リソースを運用している場合に特に便利です。 また、Docker キューを使用して、パワフルなワークステーション上でワークロードを実行することも可能です。
このセットアップは、ローカルマシンで Experiments を実行するユーザーや、SSH で接続したリモートマシンから Launch ジョブを送信するユーザーによく利用されます。
W&B Launch で Docker を使用する場合、W&B はまずイメージをビルドし、次にそのイメージからコンテナをビルドして実行します。イメージは Docker の docker run <image-uri> コマンドでビルドされます。キューの設定は、docker run コマンドに渡される追加の引数として解釈されます。

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Docker キューの設定

Launch キューの設定（Docker ターゲットリソース用）では、docker run CLI コマンドで定義されているものと同じオプションを使用できます。 エージェントはキューの設定で定義されたオプションを受け取ります。次に、エージェントは受け取ったオプションと Launch ジョブの設定によるオーバーライドをマージし、ターゲットリソース（この場合はローカルマシン）で実行される最終的な docker run コマンドを生成します。 以下の 2 つの構文変換が行われます：
  1. 繰り返されるオプションは、キューの設定内でリストとして定義されます。
  2. フラグオプションは、キューの設定内で値が true の Boolean として定義されます。
例えば、次のようなキューの設定の場合： 
{
  "env": ["MY_ENV_VAR=value", "MY_EXISTING_ENV_VAR"],
  "volume": "/mnt/datasets:/mnt/datasets",
  "rm": true,
  "gpus": "all"
}
結果として、以下の docker run コマンドが実行されます： 
docker run \
  --env MY_ENV_VAR=value \
  --env MY_EXISTING_ENV_VAR \
  --volume "/mnt/datasets:/mnt/datasets" \
  --rm <image-uri> \
  --gpus all
ボリュームは、文字列のリストまたは単一の文字列として指定できます。複数のボリュームを指定する場合はリストを使用してください。 Docker は、値が割り当てられていない環境変数を Launch エージェント環境から自動的に引き継ぎます。つまり、Launch エージェントに MY_EXISTING_ENV_VAR という環境変数が存在する場合、その環境変数はコンテナ内でも利用可能です。これは、キューの設定に公開せずに他の設定キーを使用したい場合に便利です。 docker run コマンドの --gpus フラグを使用すると、Docker コンテナで使用可能な GPU を指定できます。gpus フラグの使用方法の詳細については、Docker ドキュメントを参照してください。
  • Docker コンテナ内で GPU を使用するには、NVIDIA Container Toolkit をインストールしてください。
  • コードや Artifacts をソースとするジョブからイメージをビルドする場合、エージェントが使用するベースイメージをオーバーライドして NVIDIA Container Toolkit を含めることができます。 例えば、Launch キュー内でベースイメージを tensorflow/tensorflow:latest-gpu にオーバーライドできます： 
    {
  "builder": {
    "accelerator": {
      "base_image": "tensorflow/tensorflow:latest-gpu"
    }
  }
}

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キューの作成

W&B CLI を使用して、計算リソースとして Docker を使用するキューを作成します：
  1. Launch ページに移動します。
  2. Create Queue ボタンをクリックします。
  3. キューを作成する Entity を選択します。
  4. Name フィールドにキューの名前を入力します。
  5. Resource として Docker を選択します。
  6. Configuration フィールドで Docker キューの設定を定義します。
  7. Create Queue ボタンをクリックしてキューを作成します。

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ローカルマシンでの Launch エージェントの設定

Launch エージェントの設定は、launch-config.yaml という名前の YAML 設定ファイルで行います。デフォルトでは、W&B は ~/.config/wandb/launch-config.yaml にある設定ファイルをチェックします。Launch エージェントを起動する際に、オプションで別のディレクトリーを指定することもできます。
W&B CLI を使用して、Launch エージェントの主要な設定オプション（最大ジョブ数、W&B Entity、Launch キューなど）を指定することもできます（設定 YAML ファイルの代わりとして）。詳細は wandb launch-agent コマンドを参照してください。

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エージェントの主要な設定オプション

以下のタブでは、W&B CLI および YAML 設定ファイルを使用して、エージェントの主要な設定オプションを指定する方法を示します： 
wandb launch-agent -q <queue-name> --max-jobs <n>

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Docker イメージビルダー

マシンの Launch エージェントは、Docker イメージをビルドするように設定できます。デフォルトでは、これらのイメージはマシンのローカルイメージリポジトリに保存されます。Launch エージェントで Docker イメージのビルドを有効にするには、Launch エージェント設定の builder キーを docker に設定します：
launch-config.yaml
builder:
	type: docker
エージェントに Docker イメージをビルドさせず、代わりにレジストリからのビルド済みイメージを使用する場合は、Launch エージェント設定の builder キーを noop に設定します。
launch-config.yaml
builder:
  type: noop

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コンテナレジストリ

Launch は、Dockerhub、Google Container Registry、Azure Container Registry、Amazon ECR などの外部コンテナレジストリを使用します。 ビルドした環境とは異なる環境でジョブを実行したい場合は、コンテナレジストリからプルできるようにエージェントを設定してください。 Launch エージェントをクラウドレジストリと接続する方法の詳細については、高度なエージェントセットアップページを参照してください。