【Docker】使用指南

keloli

发布于 2022-01-20 12:25:35

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发布于 2022-01-20 12:25:35

文章被收录于专栏：视觉求索无尽也视觉求索无尽也

本文目标

介绍docker基本知识学会打包一个自定义的docker并让其他人可以成功使用

参考资料

docker基本概念

docker诞生背景

docker诞生就是为了解决开发环境和多软件版本不一致的问题。

docker不是虚拟机

docker安装

sudo wget -qO- https://get.docker.com | sh sudo usermod -aG docker usernamexxx

docker基本概念

docker总体架构：注意docker daemon,负责管控命令执行

image.png

docker中有这样几个概念：

dockerfile：
image：
container：

实际上你可以简单的把image理解为可执行程序，container就是运行起来的进程。

那么写程序需要源代码，那么“写”image就需要dockerfile，dockerfile就是image的源代码，docker就是"编译器"。

因此我们只需要在dockerfile中指定需要哪些程序、依赖什么样的配置，之后把dockerfile交给“编译器”docker进行“编译”，也就是docker build命令，生成的可执行程序就是image，之后就可以运行这个image了，这就是docker run命令，image运行起来后就是docker container。

具体的使用方法就不在这里赘述了，大家可以参考docker的官方文档，那里有详细的讲解。

实战

docker常用指令

docker pull # 获取docker image

docker run -p... #运行container 端口映射

docker run -v xxx(local path):xxx(docker 内部目录)# 目录挂载

docker run -it # -t 选项让Docker分配一个伪终端（pseudo-tty）并绑定到容器的标准输入上， -i 则让容器的标准输入保持打开。

docker commit # 保存改动为新的image

docker build # 创建docker image

docker create # 

docker attach # 进入容器（不是进入image）

docker rm [docker id] # 删除docker container

docker rmi [docker image id] # 删除docker image

docker ps # 查看正在运行的docker

docker ps -a # 查看docker运行的历史

docker images # 查看本地已有的docker镜像

docker inspect # 查看image内部具体信息

docker cp # 在host和container之间拷贝文件

docker stop # 停止container

docker search # 在远程仓库docker hub搜索镜像

docker login # 登录docker hub

docker push # 将本地镜像上传到docker hub

build自定义docker

除了用docker commit命令，还可以编写Dockerfile（约定俗称是这种写法）来定义和保存自己的docker。

FROM xxx # 设置基础镜像

MAINTAINER xxxx # 著名文件作者/维护者

RUN xxx # 执行命令

COPY xxx # 拷贝文件

ADD xxx # 添加文件

ENTRYPOINT xxx # 给container指定执行入口

EXPOSE xxx # 暴露端口

CMD xxx # 执行命令，给container指定执行入口

WORKDIR # 指定运行命令的路径

ENV # 为container里面环境的设置环境变量

USER # 指定执行container的用户

VOLUME # 指定container执行时挂在的卷

Dockerfile中的每一行都产生一个新的层，也就是说每一行的命令都会产生一个新的docker id。

Docker镜像为深度学习训练模型提供了一个方便的环境，用户可以在不影响系统环境的情况下实现自己任意的环境搭建，这里展示基本docker环境搭建过程。

任务需求：比如我现在想要在torch1.7的docker（这里简称它为base docker）基础上再安装一些自己想要安装的包，构建出一个新的docker。
大致逻辑：先把想要的base docker pull到本地，在本地进入此docker，再在这docker里安装自己想要的包，都安装好后，退出当前docker，把这个docker commit到一个新的docker（自己的docker）上，再push自己的docker到dockerhub repo。
具体步骤：

1）去dockerhub上找一个torch1.7的docker，pull下来，比如我们从torch官方的docker tags里面找到我们想要的torch1.7 develop版本。找到后，在本地运行：

docker pull pytorch/pytorch:1.7.1-cuda11.0-cudnn8-devel

上述操作是将这个docker先拉到本地。

2）进入docker：

docker run --runtime=nvidia -it --name=test --ipc=host --net=host pytorch/pytorch:1.7.1-cuda11.0-cudnn8-devel

3）进入docker后就可以尽情地配置自己的环境了。

4）配置完后，“exit”退出docker。

5）将配置好的docker commit到自己的docker（相当于复制了一份到自己的docker）。

 docker ps -a    # 查看并找到配置好的docker的id
docker commit [docker id] geekyutao/foresee-rl:v0    # geekyutao/foresee-rl:v0是我自己在dockerhub上创建的repo

6）在本地登录dockerhub，再把本地的自己的docker push到dockerhub上。

docker login -u [username] -p [password]    # 如果报错的话，很可能是因为机器默认使用了一个docker证书
# 如果报错：删除/usr/local/bin/下的docker证书再登录
# sudo rm /usr/local/bin/docker-credential-pass

docker push geekyutao/foresee-rl:v0

7）完成！再把操作期间遗留的docker和docker image都删了。（借助docker基本操作）