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Singularity（八）| conda实战

news 2025/7/8 8:02:09

Singularity（八）| conda实战

8.1 conda 和容器的区别

Conda和容器技术（如Docker）都是现代软件开发和数据科学中常用的工具，用于解决环境依赖和应用部署的问题。尽管它们有着相似的目标，即确保应用可以在不同的环境中以一致的方式运行，但它们在设计和工作方式上有着根本的不同。

  • Conda 的主要目的是管理不同版本的软件包和创建虚拟环境，以便在同一计算机上安装和运行不同的软件包和库。它主要用于 Python 环境。
  • 容器的主要目的是将整个应用程序及其依赖项打包成容器，以确保应用程序在不同环境中的一致性和 可移植性。

隔离级别：

  • Conda：Conda 提供虚拟环境，通过创建独立的环境来隔离不同软件包的依赖关系，但它仍运行于操作系统之上，依赖于宿主机的操作系统和库（尽管通过环境可以实现一定程度的隔离）。
  • 容器：与宿主机共享内核，在操作系统级别提供隔离，每个容器都有自己的文件系统、网络配置和隔离的进程空间。

8.2 在 Singularity 容器中配置 conda

实例1：构建 qiime1 容器

首先在容器中安装 miniconda

wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod u+x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/miniconda3
chmod --recursive a+rw /opt/miniconda3

必须注意的是，Singularity 容器内的进程默认以用户 root 的身份运行。这意味着 $HOME 被设置为 /root，此时，Miniconda 在默认情况下会被安装到 /root/miniconda3。

然而，root 目录只有 root 账号才能访问，即使里面的文件有 a+rx 权限。即如果我们将 conda 默认装到了容器内 root 目录下，我们将无法以非 root 账户使用容器内的 conda，因此，conda 一定不能被安装在 /root 目录下。

针对这一问题，我们在使用 shell 修改容器时，最好添加 --no-home 参数。

安装 qiime1 及其依赖：

# source .bashrc
. ~/.bashrc

# 1 创建新的 conda 环境 qiime1
conda create -n qiime1 python=2.7
conda activate qiime1

# 2 安装matplotlib==1.4.3的时候，出现错误 "The following required packages can
# not be built: * freetype", pip 不能安装系统依赖，手动安装系统依赖后然后安装
apt-get install libfreetype6-dev libxft-dev
pip install matplotlib==1.4.3

# 3 qiime中要求biom-format>=2.1.4,<2.2.0,但是目前版本不支持python 2.7
# 手动安装2.1.4版本
pip install biom-format==2.1.4

# 4 最后安装qiime
pip install qiime

# 5 检测安装是否成功
print_qiime_config.py -t

实例2：构建 qiime2 容器

下面还展示了一种直接利用 dockerfile 构建 qiime2 容器的方式：

FROM ubuntu:20.04

ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y \
    apt-utils \
    wget=1.20.3-1ubuntu1 \
    git=1:2.25.1-1ubuntu3 && \
    apt-get clean && \
    rm -rf rm -rf /var/lib/apt/lists/* && \
    wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh && \
    chmod +x Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh && \
    ./Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/miniconda3 && \
    ln -s /opt/miniconda3/bin/conda /usr/bin/conda && \
    wget https://data.qiime2.org/distro/core/qiime2-2020.8-py36-linux-conda.yml && \
    conda env create -n qiime2-2020.8 --file qiime2-2020.8-py36-linux-conda.yml && \
    conda install -y -n qiime2-2020.8 -c conda-forge -c bioconda -c qiime2 -c defaults q2cli q2templates q2-types q2-feature-table q2-metadata vsearch snakemake && \
    chmod --recursive a+rw /opt/miniconda3 && \
    apt-get clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/* && \
    rm /qiime2-2020.8-py36-linux-conda.yml && \
    rm /Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh

CMD ["/bin/bash"]

参考前面的方法，创建 docker 容器后转为 singularity。或是按上文中的方法直接从 dockerfile 到 singularity。

这样，singularity exec ~/dockerimage.sif conda 就能正常运行，并显示 conda 的使用情况。然而，如果尝试执行其他一些命令，例如 singularity exec ~/dockerimage.sif conda run python -v，我们会得到类似以下的错误信息：

OSError: [Errno 30] Read-only file system: '/opt/miniconda3/.tmp58csqy_a'

这是因为除了挂载的目录外，容器是不可变的。此外，运行 singularity exec ~/dockerimage.sif conda activate qiime2-2020.8 也会失败：

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'. To initialize your shell, run

$ conda init <SHELL_NAME>

Currently supported shells are:

  • bash
  • fish
  • tcsh
  • xonsh
  • zsh
  • powershell

See 'conda init --help' for more information and options.

IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.

即使我们已经正确修改设置了 shell，我们仍然会得到以上结果。

8.3 使用 Singularity 容器中的 conda

针对以上问题，我们可以提供两种可能的解决方案，然而，这两个都存在很强的限制，目前来看，我们还无法完美的解决这一问题：

方式1：在容器内部运行

首先进入容器：

singularity shell ~/dockerimage.sif

然后在容器内部运行：

conda init # Modifies .bashrc on your host machine
source .bashrc # Loads modified .bashrc
export LC_ALL=C.UTF-8 # Sets locale to UTF-8
export LANG=C.UTF-8 # Sets locale to UTF-8
conda activate qiime2-2020.8 # Activates the environment

这一方法在我们具有 root 权限且只需要在本地运行程序时的体验很好。然而，在我们需要搭配 HPC 使用时非常困难。

方式 2：直接调用特定 conda 环境中的程序执行

例如，我们可以使用 def 文件创建一个包含 conda 的容器后，将参数直接传递给 conda 环境中的程序：

First, you'll want to

# get the environment YML
conda activate your_env
conda env export > environment.yml
Bootstrap: docker

From: continuumio/miniconda3

%files
    environment.yml

%post
    /opt/conda/bin/conda env create -f environment.yml

%runscript
    exec /opt/conda/envs/$(head -n 1 environment.yml | cut -f 2 -d ' ')/bin/"$@"

构建容器：

singularity build conda.sif

此时，我们可以直接调用容器内 conda 环境中的 ipython 解释器：

singularity run conda.sif ipython
# 或者使用conda环境中的绝对路径
singularity exec conda.sif /opt/conda/envs/.../bin/app

然而，这种方法无法激活 conda 环境，在某些情况下会遇到环境变量问题。

方式3：手动处理 conda 环境变量

较多情况下，激活 conda 环境的作用在于重新配置环境变量。

例如我们在 base conda 环境下安装某个应用，其软件依赖的可执行程序一般会被放置在 /opt/conda/bin 目录下，在 activate conda 环境后，/opt/conda/bin 目录就会被添加到环境变量中。

因此，在不激活 conda 环境的条件下，我们可以使用三种方式实现环境变量的配置：

  1. （推荐）在调用容器前，添加需要的环境变量：

    export PATH="/opt/conda/bin:$PATH"

  2. 在现存环境变量的路径下（例如：/usr/local/bin）为调用的软件依赖创建软链接：

    ln -s /opt/conda/bin/curl /usr/local/bin/curl

  3. 直接修改源代码中的依赖路径为绝对路径。

8.1 conda 和容器的区别

Conda和容器技术（如Docker）都是现代软件开发和数据科学中常用的工具，用于解决环境依赖和应用部署的问题。尽管它们有着相似的目标，即确保应用可以在不同的环境中以一致的方式运行，但它们在设计和工作方式上有着根本的不同。

  • Conda 的主要目的是管理不同版本的软件包和创建虚拟环境，以便在同一计算机上安装和运行不同的软件包和库。它主要用于 Python 环境。
  • 容器的主要目的是将整个应用程序及其依赖项打包成容器，以确保应用程序在不同环境中的一致性和 可移植性。

隔离级别：

  • Conda：Conda 提供虚拟环境，通过创建独立的环境来隔离不同软件包的依赖关系，但它仍运行于操作系统之上，依赖于宿主机的操作系统和库（尽管通过环境可以实现一定程度的隔离）。
  • 容器：与宿主机共享内核，在操作系统级别提供隔离，每个容器都有自己的文件系统、网络配置和隔离的进程空间。

8.2 在 Singularity 容器中配置 conda

实例1：构建 qiime1 容器

首先在容器中安装 miniconda

wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
chmod u+x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/miniconda3
chmod --recursive a+rw /opt/miniconda3

必须注意的是，Singularity 容器内的进程默认以用户 root 的身份运行。这意味着 $HOME 被设置为 /root，此时，Miniconda 在默认情况下会被安装到 /root/miniconda3。

然而，root 目录只有 root 账号才能访问，即使里面的文件有 a+rx 权限。即如果我们将 conda 默认装到了容器内 root 目录下，我们将无法以非 root 账户使用容器内的 conda，因此，conda 一定不能被安装在 /root 目录下。

针对这一问题，我们在使用 shell 修改容器时，最好添加 --no-home 参数。

安装 qiime1 及其依赖：

# source .bashrc
. ~/.bashrc

# 1 创建新的 conda 环境 qiime1
conda create -n qiime1 python=2.7
conda activate qiime1

# 2 安装matplotlib==1.4.3的时候，出现错误 "The following required packages can
# not be built: * freetype", pip 不能安装系统依赖，手动安装系统依赖后然后安装
apt-get install libfreetype6-dev libxft-dev
pip install matplotlib==1.4.3

# 3 qiime中要求biom-format>=2.1.4,<2.2.0,但是目前版本不支持python 2.7
# 手动安装2.1.4版本
pip install biom-format==2.1.4

# 4 最后安装qiime
pip install qiime

# 5 检测安装是否成功
print_qiime_config.py -t

实例2：构建 qiime2 容器

下面还展示了一种直接利用 dockerfile 构建 qiime2 容器的方式：

FROM ubuntu:20.04

ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y \
    apt-utils \
    wget=1.20.3-1ubuntu1 \
    git=1:2.25.1-1ubuntu3 && \
    apt-get clean && \
    rm -rf rm -rf /var/lib/apt/lists/* && \
    wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh && \
    chmod +x Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh && \
    ./Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/miniconda3 && \
    ln -s /opt/miniconda3/bin/conda /usr/bin/conda && \
    wget https://data.qiime2.org/distro/core/qiime2-2020.8-py36-linux-conda.yml && \
    conda env create -n qiime2-2020.8 --file qiime2-2020.8-py36-linux-conda.yml && \
    conda install -y -n qiime2-2020.8 -c conda-forge -c bioconda -c qiime2 -c defaults q2cli q2templates q2-types q2-feature-table q2-metadata vsearch snakemake && \
    chmod --recursive a+rw /opt/miniconda3 && \
    apt-get clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/* && \
    rm /qiime2-2020.8-py36-linux-conda.yml && \
    rm /Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh

CMD ["/bin/bash"]

参考前面的方法，创建 docker 容器后转为 singularity。或是按上文中的方法直接从 dockerfile 到 singularity。

这样，singularity exec ~/dockerimage.sif conda 就能正常运行，并显示 conda 的使用情况。然而，如果尝试执行其他一些命令，例如 singularity exec ~/dockerimage.sif conda run python -v，我们会得到类似以下的错误信息：

OSError: [Errno 30] Read-only file system: '/opt/miniconda3/.tmp58csqy_a'

这是因为除了挂载的目录外，容器是不可变的。此外，运行 singularity exec ~/dockerimage.sif conda activate qiime2-2020.8 也会失败：

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'. To initialize your shell, run

$ conda init <SHELL_NAME>

Currently supported shells are:

  • bash
  • fish
  • tcsh
  • xonsh
  • zsh
  • powershell

See 'conda init --help' for more information and options.

IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.

即使我们已经正确修改设置了 shell，我们仍然会得到以上结果。

8.3 使用 Singularity 容器中的 conda

针对以上问题，我们可以提供两种可能的解决方案，然而，这两个都存在很强的限制，目前来看，我们还无法完美的解决这一问题：

方式1：在容器内部运行

首先进入容器：

singularity shell ~/dockerimage.sif

然后在容器内部运行：

conda init # Modifies .bashrc on your host machine
source .bashrc # Loads modified .bashrc
export LC_ALL=C.UTF-8 # Sets locale to UTF-8
export LANG=C.UTF-8 # Sets locale to UTF-8
conda activate qiime2-2020.8 # Activates the environment

这一方法在我们具有 root 权限且只需要在本地运行程序时的体验很好。然而，在我们需要搭配 HPC 使用时非常困难。

方式 2：直接调用特定 conda 环境中的程序执行

例如，我们可以使用 def 文件创建一个包含 conda 的容器后，将参数直接传递给 conda 环境中的程序：

First, you'll want to

# get the environment YML
conda activate your_env
conda env export > environment.yml
Bootstrap: docker

From: continuumio/miniconda3

%files
    environment.yml

%post
    /opt/conda/bin/conda env create -f environment.yml

%runscript
    exec /opt/conda/envs/$(head -n 1 environment.yml | cut -f 2 -d ' ')/bin/"$@"

构建容器：

singularity build conda.sif

此时，我们可以直接调用容器内 conda 环境中的 ipython 解释器：

singularity run conda.sif ipython
# 或者使用conda环境中的绝对路径
singularity exec conda.sif /opt/conda/envs/.../bin/app

然而，这种方法无法激活 conda 环境，在某些情况下会遇到环境变量问题。

方式3：手动处理 conda 环境变量

较多情况下，激活 conda 环境的作用在于重新配置环境变量。

例如我们在 base conda 环境下安装某个应用，其软件依赖的可执行程序一般会被放置在 /opt/conda/bin 目录下，在 activate conda 环境后，/opt/conda/bin 目录就会被添加到环境变量中。

因此，在不激活 conda 环境的条件下，我们可以使用三种方式实现环境变量的配置：

  1. （推荐）在调用容器前，添加需要的环境变量：

    export PATH="/opt/conda/bin:$PATH"

  2. 在现存环境变量的路径下（例如：/usr/local/bin）为调用的软件依赖创建软链接：

    ln -s /opt/conda/bin/curl /usr/local/bin/curl

  3. 直接修改源代码中的依赖路径为绝对路径。

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套件中心下载安装Virtual Machine Manager 创建虚拟机 配置虚拟机 飞牛官网下载 https://iso.liveupdate.fnnas.com/x86_64/trim/fnos-0.9.2-863.iso 群晖NAS如何在虚拟机创建飞牛NAS - 个人信息分享...

编程新知 2025/7/7 3:02:19

Golang——7、包与接口详解

包与接口详解 1、Golang包详解1.1、Golang中包的定义和介绍1.2、Golang包管理工具go mod1.3、Golang中自定义包1.4、Golang中使用第三包1.5、init函数 2、接口详解2.1、接口的定义2.2、空接口2.3、类型断言2.4、结构体值接收者和指针接收者实现接口的区别2.5、一个结构体实现多…...

编程新知 2025/7/7 4:43:28

【前端异常】JavaScript错误处理：分析 Uncaught (in promise) error

在前端开发中&#xff0c;JavaScript 异常是不可避免的。随着现代前端应用越来越多地使用异步操作&#xff08;如 Promise、async/await 等&#xff09;&#xff0c;开发者常常会遇到 Uncaught (in promise) error 错误。这个错误是由于未正确处理 Promise 的拒绝&#xff08;r…...

编程新知 2025/7/6 8:20:01

libfmt: 现代C++的格式化工具库介绍与酷炫功能

libfmt: 现代C的格式化工具库介绍与酷炫功能 libfmt 是一个开源的C格式化库&#xff0c;提供了高效、安全的文本格式化功能&#xff0c;是C20中引入的std::format的基础实现。它比传统的printf和iostream更安全、更灵活、性能更好。 基本介绍 主要特点 类型安全&#xff1a…...

编程新知 2025/6/13 5:38:47

论文阅读：LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving

地址&#xff1a;LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving 摘要翻译 自动驾驶技术作为推动交通和城市出行变革的催化剂&#xff0c;正从基于规则的系统向数据驱动策略转变。传统的模块化系统受限于级联模块间的累积误差和缺乏灵活性的预设规则。…...

编程新知 2025/7/7 8:43:49