feat: add PyTorch development environment configuration using Docker Compose

Author: luffydod

docker/pytorch_dev/Dockerfile

@@ -18,17 +18,34 @@ RUN apt-get update && \
 RUN mkdir -p /var/run/sshd
 
 # 设置 root 用户密码 (使用你配置的密码)
-RUN echo 'root:rt.1qwe2iop' | chpasswd
+# RUN echo 'root:rt.1qwe2iop' | chpasswd
 
 # 修改 SSH 配置文件，允许 root 登录和密码认证
-RUN sed -i 's/#PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config && \
-    sed -i 's/#PasswordAuthentication yes/PasswordAuthentication yes/' /etc/ssh/sshd_config
+# RUN sed -i 's/#PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config && \
+#     sed -i 's/#PasswordAuthentication yes/PasswordAuthentication yes/' /etc/ssh/sshd_config
+
+ARG YOUR_NAME=allgoo
+
+# 接收 compose 传来的参数，默认值为 1000
+ARG HOST_UID=1000
+ARG HOST_GID=1000
+
+# 创建一个和宿主机 UID/GID 一致的用户, 如果有默认用户占用了该 ID，先将其删除，然后再创建我们的目标用户
+RUN userdel -r $(getent passwd ${HOST_UID} | cut -d: -f1) 2>/dev/null || true && \
+    groupdel $(getent group ${HOST_GID} | cut -d: -f1) 2>/dev/null || true && \
+    groupadd -g ${HOST_GID} ${YOUR_NAME} && \
+    useradd -u ${HOST_UID} -g ${YOUR_NAME} -m ${YOUR_NAME} -s /bin/bash
+
+# 配置用户 .ssh
+RUN mkdir -p /home/${YOUR_NAME}/.ssh && \
+    chown -R ${HOST_UID}:${HOST_GID} /home/${YOUR_NAME}/.ssh && \
+    chmod 700 /home/${YOUR_NAME}/.ssh
 
 # 设置工作目录
-WORKDIR /workspace
+WORKDIR /home/${YOUR_NAME}/workspace
 
 # 暴露 22 端口
 EXPOSE 22
 
 # 启动 sshd 服务，并以前台模式 (-D) 运行，这能保持容器一直处于运行状态
-CMD ["/usr/sbin/sshd", "-D"]
+CMD ["/usr/sbin/sshd", "-D"]

docker/pytorch_dev/README.md

@@ -4,6 +4,15 @@
 
 ## 构建与启动
 
+虽然 Linux 终端里有 $UID 这个变量，但 docker compose 执行时并不一定会默认读取到它。最稳妥的做法是在 docker-compose.yml 同级目录下建一个 .env 文件，把你的 UID 和 GID 写进去：
+
+在宿主机终端执行：
+
+```bash
+echo "UID=$(id -u)" >> .env
+echo "GID=$(id -g)" >> .env
+```
+
 运行以下命令构建并启动容器：
 
 ```bash

docker/pytorch_dev/docker-compose.yml

@@ -1,9 +1,13 @@
 services:
   pytorch_dev:
     # 告诉 Compose 根据当前目录(.)的 Dockerfile 来构建镜像
-    build: .  
+    build:
+      context: .
+      args:
+        - HOST_UID=${UID:-1000}
+        - HOST_GID=${GID:-1000} 
     # 构建出来的镜像会被自动命名为这个名字
-    image: pro_pytorch:latest
+    image: pro_pytorch:latest 
     container_name: pro1
     # 强烈建议：vLLM 和 PyTorch 多进程需要直接共享宿主机的 IPC 命名空间，防止 NCCL 报错或卡死
     ipc: host
@@ -13,16 +17,16 @@ services:
       - "8000:8000"  # 映射 vLLM 默认的服务端口，方便外部调用 API
     volumes:
       # 将宿主机的代码目录挂载到容器内的 /workspace
-      - ~/Codespace:/workspace  
+      - ~/Codespace:/home/allgoo/workspace  
       # 建议也将本地系统的时间挂载进去，保持时间同步
       - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
       # 挂载本机公钥，便于免密登陆
-      - ~/.ssh/id_ed25519.pub:/root/.ssh/authorized_keys:ro
+      - ~/.ssh/id_ed25519.pub:/home/allgoo/.ssh/authorized_keys:ro
     deploy:
       resources:
         reservations:
           devices:
             - driver: nvidia
               count: all
               capabilities: [gpu]  # 核心配置：透传 GPU 给容器
-    # shm_size: '16gb'  # 增加共享内存，防止 PyTorch DataLoader 报错 (根据你的物理内存可适当调大)
+    # shm_size: '16gb'  # 增加共享内存，防止 PyTorch DataLoader 报错 (根据你的物理内存可适当调大)