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docker使用入门指南

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用户1148523
发布2019-05-28 18:29:38
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发布2019-05-28 18:29:38
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文章被收录于专栏:Fish

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1437417

写在最前

因为做实验一些汇编工具的使用需要低版本的操作系统,因此决定使用docker虚拟机进行操作(宿主操作系统为Ubuntu16.04)另外最近忙于科研,有很多东西没有记录到博客里,等有时间会整理一下

介绍

docker其实就是一个轻量级的虚拟机,和一般虚拟机不同的是没有图形化界面,但是启动快,占用资源少并且体积很小(比如我用的这个Ubuntu+cuda镜像只有几百M而已)。可以理解成一个ssh到别人电脑上只有命令行的状态。

安装

安装也很简单,首先如果你以前电脑上有docker,需要先卸载掉:

代码语言:javascript
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sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io

然后

代码语言:javascript
复制
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/$(. /etc/os-release; echo "$ID")/gpg | sudo apt-key add -

然后进行安装:

代码语言:javascript
复制
sudo add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/$(. /etc/os-release; echo "$ID") \
   $(lsb_release -cs) \
   stable"

# 从源里安装
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce

不过这样安装可能会特别慢或者根本就装不上,那就需要修改source.list

代码语言:javascript
复制
deb [arch=amd64] http://ipv6.mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/ xenial stable

最后将用于加入到docker组里

代码语言:javascript
复制
sudo usermod -aG docker username

至此docker就安装完成了,里面如果有些不成功请在命令前加sudo

NVIDIA-docker

nvidia-docker的好处就是可以共享GPU资源

第一步还是卸载掉以前的nvidia-docker

代码语言:javascript
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docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I{} -n1 docker ps -q -a -f volume={} | xargs -r docker rm -f
sudo apt-get purge -y nvidia-docker

然后是将源加入到source.list中(不成功请加sudo)

代码语言:javascript
复制
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
  sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu16.04/amd64/nvidia-docker.list | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update

安装nvidia-docker2

代码语言:javascript
复制
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd

装好之后我们需要下载对应的包:

这里是官方地址

从这里找到需要的包之后,使用docker pull nvidia/cuda:(版本号)的方法将需要的镜像pull下来

最后使用

代码语言:javascript
复制
docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda:7.5-runtime nvidia-smi

如果输入GPU信息说明镜像安装成功

一些命令

  1. 查看image文件:docker images
  2. 运行 docker run -v /home/fish/GPU/docker/cuda7.5:/home/nvidia/7.5/ --name cuda7.5 -it nvidia/cuda:7.5-devel /bin/bash 这个就是相当于将你当前宿主的一个目录映射到docker下,然后定义成什么名字,-t就是指定你要运行的哪个镜像,-i就是绑定到虚拟机的tty,要不一运行就结束了 ​

原理讲解

十张图了解docker

这个教程了解一下,比较直观。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2018年05月03日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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