envd 的设计与实现 #

此章节描述了 envd 的设计思路，envd 的名字灵感来自于 systemd。 ^[1]

核心设计 #

envd 的核心抽象是 环境 和 镜像。镜像由 build.envd 构建，并且遵循 docker 镜像规范 v1.2。因此，您可以将 envd 构建的镜像使用 Docker 来运行。

环境是由 docker、Kubernetes 或其他一些与 OCI(Open Container Initiative) 规范兼容的运行时（如 runc、crun、containerd）运行的容器。

实现模型 #

build.envd 是用 Starlark, 编写的，这是 Python 3 的一种简化方言。build() 函数将在启动时调用。

# 默认调用 `build` 函数。
def build():
    # 在这里编写 envd 命令。

install.python_packages 和 config.jupyter 等函数用于注册信息。这些信息将被保存在内存的静态图中。envd 使用静态图在执行的 envd 建立环境。

envd 使用 starlark 解释器加载 build() 函数，因此您可以在 build.envd 中使用 loops、if/else 或其他语句。

# build.envd
# 默认调用 `build` 函数。
def build():
    version = "2.9.1"
    dev_env(version, "zsh")

# 创建新的函数，并在 `build.envd` 中调用。
def dev_env(version, custom_shell):
    install.python_packages(name=[
        "tensorflow=="+version,
        "tensorboard"
    ])
    config.jupyter()
    # 指定 zsh shell 并配置它
    if custom_shell == "zsh":
      shell("zsh")