[发明专利]一种基于docker的深度学习管理方法

权利要求书

1.一种基于docker的深度学习管理方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤S1、通过用户模块提供的服务进行身份认证，登陆后用户选择指定的docker镜像，设置生成docker容器时所需的参数和深度学习模型训练时所需的配置，并向集群模块发送请求以申请特定的资源；

步骤S2、集群模块收到用户模块的请求后，先选择集群内的节点检查当前集群内环境是否有足够资源生成docker；若空余资源不满足要求，任务进行等待，并返回等待原因至用户模块；若空余资源满足要求，集群模块指定本次任务使用的节点，进入步骤S3；

步骤S3、判断步骤S2中集群模块指定的节点是否包含本次任务所需的docker镜像；若各节点均包含所需的docker镜像，进入步骤S4；若存在节点没有所需的docker镜像，节点会向Registry模块申请从存储模块中接收所需docker镜像；若Registry模块中也没用所需镜像，返回错误信息；若各节点接受完所需的docker镜像，进入步骤S4；

步骤S4、在各个节点中生成新的docker容器并根据设置的深度学习模型训练参数进行训练；

其中，所述Registry模块用于记录存储模块中保存的docker镜像信息，并根据向集群模块中的节点传递docker镜像；所述存储模块用于存储Registry模块中记录的docker镜像；所述集群模块由多个节点组成，用于接收用户模块请求，生成包含指定资源的docker容器完成相对于的任务；所述用户模块用于提供身份验证、集群监控和任务提交服务，并向集群模块申请docker容器来进行深度学习任务。

2.根据权利要求1所述的基于docker的深度学习管理方法，其特征在于：所述Registry模块由linux主机中运行的私有库docker容器实现；所述存储模块由剩余较大空闲空间的linux主机实现；所述集群模块由多台linux主机搭建实现；所述用户模块由一台linux主机中运行的服务实现。

3.根据权利要求2所述基于docker的深度学习管理方法，其特征在于：组成各个模块的linux主机需要保持网络通信正常，并实现了各自的SSH免密登陆。