Windows 10

本节介绍如何在装有 Windows 10 的计算机中安装、启动、停止和升级 Driverless AI。安装步骤假设您拥有用于 Driverless AI 的许可证密钥。若要了解如何获取 Driverless AI 的许可证密钥，请访问 https://www.h2o.ai/driverless-ai/。获取许可证密钥后，系统会在您首次登陆时提示您将许可证密钥粘贴到 Driverless AI UI 中，或您可以将其另存为 .sig 文件，并将此文件放置于您在安装过程中创建的 license 文件夹中。

在 Windows 上安装的概述

若要在 Windows 上安装 Driverless Ai，需使用 Driverless AI Docker 映像。

请注意：

  • Windows 不支持 GPU。

  • Windows 上无法使用评分功能。

注意：如果为正式使用，不建议在 Windows 10 上安装 Driverless AI。

环境

操作系统

是否支持 GPU？

最小内存

适用于

Windows 10 专业版

否

16 GB

实验

Windows 10 企业版

否

16 GB

实验

Windows 10 教育版

否

16 GB

实验

请注意：无法在不支持 Hyper-V 的 Windows 10 版本上安装 Driverless Ai。更多信息，请访问 https://docs.microsoft.com/en-us/virtualization/hyper-v-on-windows/reference/hyper-v-requirements。

Docker 映像安装

请注意：

  • 注意，Docker for Windows 存在已知的多种问题。更多信息，请访问 https://github.com/docker/for-win/issues/188。

  • 如有以下情况，请咨询您的 Windows 系统管理员：

    • 您的企业环境不允许安装第三方软件。

    • 您当前运行有 Windows Defender。

    • 您的计算机没有运行 Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Windows-Subsystem-Linux.

点击 此处 观看安装视频 。请注意，此视频中的某些图像可能因版本而异，但安装步骤仍相同。

要求

  • Windows 10 专业版/企业版/教育版

  • 适用于 Windows 2.2.0.3 的 Docker Desktop (42716)

请注意：截至本文件编写之时，只在 Docker Desktop for Windows 2.2.0.3 (42716) 上测试了 Driverless AI。

安装步骤

  1. 从 https://www.h2o.ai/download/ 检索 Driverless AI Docker 映像。

  2. 通过 https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/ 下载、安装和运行 Docker for Windows。您可以通过在终端（如 Windows PowerShell）键入 docker version 验证 Docker 是否正在运行。注意在安装后您可能必须重启。

  3. 在运行 Driverless AI 之前，您必须：

  • 启用 C 盘的共享访问权限。如果没有设置此功能，Driverless AI 将无法看到您的本地数据。

  • 将分配给 Docker 的内存调整为至少 10 GB，如果少于 10 GB，则 Driverless AI 将完全无法运行。

  • 或者调整为 Docker 分配的 CPU 数量。

您可以通过单击任务栏中的 Docker 鲸鱼图标（必要时，查找隐藏的任务），之后选择 设置 > 共享硬盘 和 设置 > 高级 来调整这些设置，如以下屏幕截图所示。不要忘记在设置需要的存储空间后应用更改。注意，如果您无法实施更改，则先终止 Docker，之后通过右键单击桌面上的 Docker 图标并选择 以管理员身份运行 来重新启动 Docker。

../_images/windows_docker_menu_bar.png

../_images/windows_shared_drive_access.png

../_images/windows_docker_advanced_preferences.png

  1. 打开 PowerShell 终端，为主机上相应版本的 Driverless AI 设置目录：

md dai-1.10.1.2

  1. 在 Docker 运行时，导航至您下载的 Driverless AI 映像位置。将下载的 Driverless AI 映像移动到新目录中。

  2. 将目录更改为新目录，然后使用以下命令加载映像：

cd dai-1.10.1.2
docker load -i .\dai-docker-centos7-x86_64-1.10.1.2.tar.gz

  1. （在新目录内）设置数据、日志、许可证和临时目录。

md data
md log
md license
md tmp

  1. 将数据复制到数据目录中。数据将在 Docker 容器内的 /data 目录下可见。

  2. 运行 docker images，找到映像标签。

  3. 启动 Driverless AI Docker 映像。务必将以下 path_to_ 替换为所创建的文件夹所在位置的整个路径（例如 “c:/Users/user-name/driverlessai_folder/data”）。注意，此 Docker 为常规 Docker，而非 NVIDIA Docker。系统不支持 GPU。注意，从 1.10 版本开始，DAI docker 映像使用内部 tini 运行，相当于使用 docker 中的 --init 。如果启动命令中同时启用了这两项，tini 将输出一条（无害的）警告消息。

我们推荐 docker 启动命令中使用 --shm-size=256m 。但如果用户打算广泛构建 image auto model ，则推荐在 Driverless AI docker 命令中使用 --shm-size=2g 。

docker run --pid=host --rm --shm-size=256m -p 12345:12345 -v c:/path_to_data:/data -v c:/path_to_log:/log -v c:/path_to_license:/license -v c:/path_to_tmp:/tmp h2oai/dai-centos7-x86_64:1.10.1-cuda11.2.2.xx

  1. 在浏览器中通过 http://localhost:12345 连接到 Driverless AI。

停止 Docker 映像

若要停止 Driverless AI Docker 映像，在运行 Driverless AI Docker 映像的终端 (Mac OS X) 或 PowerShell (Windows 10) 窗口中按下 Ctrl + C 。

升级 Docker 映像

本节提供了用于升级 Docker 容器内已安装的各版本 Driverless AI 的说明。这些步骤将确保现有实验被保存。

警告：实验、MLI 和 MOJO 驻留在 Driverless AI 临时目录中，在升级 Driverless AI 时不会自动升级。

  • 升级前构建 MLI 模型

  • 升级前构建 MOJO 管道。

  • 升级前停止 Driverless AI 并备份 Driverless AI tmp 目录。

如果在升级 Driverless AI 前未在务必模型上构建 MLI，则升级后将不能在该模型上查看 MLI。升级前，请务必在您想要在未来版本中继续进行解释的模型上运行 MLI 作业。如果当前版本的解释模型列表中含有此 MLI 作业，则在升级后将保留。

如果在升级 Driverless AI 前未在模型上构建 MOJO 管道，则升级后将不能在该模型上构建 MOJO 管道。升级前，请务必在所需的全部模型上构建 MOJO 管道，然后备份 Driverless AI tmp 目录。

请注意：如果 Driverless AI 仍在运行，需将其停止。

要求

我们建议在您的主机环境中安装 NVIDIA 驱动程序 >= 471.68 （仅 GPU），以便在所有架构上获得无缝体验，包括 Ampere 架构。Driverless AI 自带 GPU 的 CUDA 11.2.2，但是主机环境中必须有驱动程序。

前往 NVIDIA download driver，获取最新的 NVIDIA Tesla A/T/V/P/K 系列驱动程序。关于 CUDA 工具包和驱动程序最低版本要求及 CUDA 工具包和相应的驱动程序版本的参考，请参见 here .

升级步骤

  1. 使用 SSH 连接到运行 Driverless AI 的主机 IP 地址。

  2. 在主机上设置相应 Driverless AI 版本的目录：

# Set up directory with the version name
mkdir dai-1.10.1.2

# cd into the new directory
cd dai-1.10.1.2

  1. 从 https://www.h2o.ai/download/ 检索 Driverless AI 软件包，并将该软件包添加到新目录中。

  2. 在新目录内加载 Driverless AI Docker 映像：

# Load the Driverless AI docker image
docker load < dai-docker-centos7-x86_64-1.10.1.2.tar.gz

  1. 将之前 Driverless AI 目录的数据、日志、许可证和临时目录复制到新的 Driverless AI 目录中：

# Copy the data, log, license, and tmp directories on the host machine
cp -a dai_rel_1.4.2/data dai-1.10.1.2/data
cp -a dai_rel_1.4.2/log dai-1.10.1.2/log
cp -a dai_rel_1.4.2/license dai-1.10.1.2/license
cp -a dai_rel_1.4.2/tmp dai-1.10.1.2/tmp

此时，您之前版本的实验将在 Docker 容器内可见。

  1. 使用 docker images ，找到新的映像标签。

  2. 启动 Driverless AI Docker 映像。

  3. 通过浏览器访问 http://Your-Driverless-AI-Host-Machine:12345，连接至 Driverless AI。