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:

xonsh 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：

（推荐）在调用容器前，添加需要的环境变量：

export PATH="/opt/conda/bin:$PATH"

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

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:

xonsh 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：

（推荐）在调用容器前，添加需要的环境变量：

export PATH="/opt/conda/bin:$PATH"

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

直接修改源代码中的依赖路径为绝对路径。

本文由 mdnice 多平台发布

采用容器的方式规避不同框架和需求的包之间的冲突 目前Lico只支持 singularity 2版本制作的镜像 这篇博文是用来引导如何安装使用 singularity 2版本来制作私有镜像 Docker是在操作系统层面进行虚拟化，而传统VM则直接在硬件层面虚拟化 LXC（linux container） docker基于LXC（linux内核虚拟化技术），和vm、Hypervisor相比效率提高很多。实现了一个容器只包含一个进程的微服务架构 Hypervisor:抽象虚拟化硬件平台 VMWare, XEN抽象虚拟化操作系统 LXC进程级别虚拟化 docker engine和dokcer machine Docker machine是docker的工具，用来在虚拟加上 %post echo 'nameserver 8.8.8.8' >> /etc/resolv.conf apt-get update apt-get install -y wget ... sudo mount -uw / 不成功报错：mount_apfs: volume could not be mounted: Operation not permitted 有效的解决方案 在Mac OS10.11之后，Apple公司为了提高系统环境安全，引入了一个内核保护措施–SIP（System Integrity Protection，系统完整性保护）， 今天使用容器化软件 singularity 用沙盒方式创建一个了一个ArchLinux的沙盒。 为什么创建ArchLinux的沙盒呢？是因为使用AUR可以直接安装Geant4，非常方便 但是天下没有免费的午餐，也没有免费的晚餐，还没有免费的宵夜。首先安装ArchLinux就非常费劲，其次及时用容器化直接build这个ArchLinux，也非常难搞。 在安装yay（AUR管理程序）的时候，发现...