Description
Describe the feature
在Docker上部署的时候遇到了很多文档与issues中没有的问题，所以我决定试着使用Docker部署以一下，然后把遇到的问题与 解决方案分享出来，给大家参考一下
Environment :
- OS: win10.docker v20.10.17
- Python Version 3.8
从“Quick Start”开始
下载并构建镜像
git clone之后进入docker文件夹，（或许这里可以直接单独下载DeepKE/docker/DockerFile文件）
过程中可能error: RPC failed; curl 56 GnuTLS recv error (-9)，我觉得是网络问题，如果多次尝试还是不行，参考链接
docker build .
构建过程中可能会报错failed to create LLB definition: 403 Forbidden这个大概率是dockers引擎中的buildkit的bug，需要去docker的设置里关闭这个功能。参考链接
运行并链接容器
成功构建镜像之后，返回一个镜像ID，
docker run -it XXXXX
运行容器并连接到一个新的终端。
安装DeepKE
按照“Quick Start”的内容继续执行，因为在构建镜像的时候，已经创建了deepke的虚拟环境。所以直接激活环境
conda activate deepke
执行完命令行开头的base变成deepke，表示成功切换环境，然后 可以选择pip或者源码构建，我是源码构建，因为在docker里使用pip还要重新配置pip的镜像源。
依次执行
python setup.py instal
python setup.py develop
在这个过程中会遇到几个依赖问题
- Docker 环境下缓存工具版本错误 #144 这个issue里提到的，在Docker环境下，
python setup.py install过程中失败，提示是cachetools 5.2.0 is installed but cachetools<5.0,>=2.0.0 is required by {'google-auth'}。解决方法是回退cachetools到5.0.0以前的最新版本4.2.4
pip install cachetools==4.2.4
不建议手动升级google-auth，会破坏tensorboard2.4.1的依赖。参考链接
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google.protobuf库的问题 ,解决方法是重装google和protobuf库，其中protobuf可能需要安装指定版本的库。参考链接1 参考链接2
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ipdb 和tensorboardX，有可能会报错缺少这两个库。
pip list #检查一下库文件有无缺失
pip install ipdb
pip install tensorboardX
开始训练
下载解压数据集，开始训练
cd ~/DeepKE/example/re/standard
wget 120.27.214.45/Data/re/standard/data.tar.gz
tar -xzvf data.tar.gz
python run.py
在开始训练之前建议好好的看一下你所选择的示例库中的conf文件夹（Quick Start举的例子对应的配置文件夹是~/DeepKE/example/re/standard/conf）下的各个配置文件中的内容，例如，config.yaml中有默认的模型、train.yaml中有是否使用gpu，epoch数量和batch_size等等影响训练速度的因素，以及是否输出绘图，使用什么绘图库等等，predict.yaml中必须指定训练好的模型所处位置
在这一个阶段主要有三个问题，一个是wandb会跳出一个登录提示（1注册登录、2 登录、3 跳过），建议注册一个账号并登录，因为是在docker中部署这个项目，项目中的绘图库matplot默认是直接输出到可视化的窗口的，所以你在终端是看不到可视化的过程的，如果这里选择了跳过，就看不到很多内容了。使用wandb的好处是自动上传训练过程数据，可以登录网站在线查看图片
第二个是Getting error RuntimeError: unexpected EOF, expected 5253807 more bytes. The file might be corrupted报错，这个大概率是网速和磁盘内存问题，第一次运行的时候是要下载一些模型基础数据的，如果挂着代理，建议把代理关闭掉。
如果仍然不行，可能就是之前下载的文件损坏了，建议修改对应模型的代码要求其重新下载，例如Quick Start举例的re算法使用的就是LM模型，修改~/DeepKE/src/deepke/relation_extraction/standard/models/LM.py处的代码，添加一个可选参数force_down，注意这个版本的系统镜像没有文本编辑工具，需要自己使用apt安装nano或者vim之类的文本编辑器，而且，这样每次训练或者预测的时候都会重新下载一次。所以记得及时改回来。
参考链接
第三个问题比较麻烦，就是模型训练的时间，我是核显轻薄本，所以是使用cpu跑的模型，再加上docker容器内的性能消耗，一共训练了8个半小时才跑出来。epoch数量是默认的50，其他相关的参数也没调，都是默认值。
实际上，这一步是可以跳过的，因为项目实体抽取和关系抽取任务提供了训练好的模型，但这个我还没用，所以也不是很清楚。
预测
在模型训练完之后，终端会输出一个最优的模型，告诉你他的保存位置（每个epoch对应的模型都保存在了checkpoints下），把这个位置复制粘贴到之前提到的predict.yaml文件中才能顺利运行预测代码，所以这里要么安装文本编辑器，要么覆盖重写这个配置文件，文件内容很简单，就一行，（注意是LM的小写，而不是im或者1m）。
fp: 'xxx/checkpoints/2022-09-20_15-48-29/lm_epoch3.pth'
修改完就可以开始体验了
python predict.py
注意，中间会提示你是否使用范例，如果你对相关概念不熟悉，建议使用范例，因为不使用范例的话，会要求你指定文本中的头实体，尾实体以及各自对应的类别
Additional context
- 本来我昨天已经写好大多数内容了，就等着模型训练完成了，结果没想到跑了一夜，起来的时候休眠了，迷迷糊糊就把页面关了，敲了半天的东西就没了。