那么我们有没有办法，让本地开发环境和线上环境保持一致？这样我们在部署上线前，就可以在本地进行验证，只要验证没问题，我们就有 99% 的把握保证部署上线后也没有问题（1%保留给程序玄学）。
无论是第一次设置TensorFlow的新手数据科学爱好者，还是使用TB级数据的经验丰富的AI工程师，安装库、软件包或者框架总是一个困难又繁琐的过程。但是像Docker这样的集装箱化工具正在彻底改变着软件的可重复性，只不过它们还没有在数据科学和人工智能社区中流行起来。但随着机器学习框架和算法的不断发展，我们将很难花时间专注于学习所有相关的开发人员工具，尤其是那些与模型构建过程没有直接关联的工具。
做过大型项目的同学一定都搞过自定义 yum 仓库，自定义 yum 在网上也有很多种方案，但今天我们来个不一样的玩法！
该文章介绍了如何基于CentOS 6.7，源码安装nginx。首先准备了nginx-1.9.9.tar.gz安装包和CentOS6-Base-163.repo（163源），将这两个文件放到同一目录下，并在此目录下创建名称为Dockerfile的文件。之后在此文件中实现源替换、nginx编译安装、及一些依赖包的安装。最后执行命令\"docker build -t nginx-centos:6.7 .\"以构建镜像，并将该镜像命名为nginx-centos:6.7。
申请的 ESXi 8 的免费授权到了，所以趁着春节假期最后一天，折腾一把。这篇文档支持 ESXi 8 及以下版本的安装镜像构建，无需麻烦的依赖安装和解决环境问题。
在继续分享“干燥、有趣”的向量数据库实战[1]内容之前，我们来聊一篇简单有趣的内容：如何使用 Docker 和 HuggingFace 现成的模型，快速实现一个 NLP 文本情感分析应用，支持中英文内容的情感快速分析。
版权声明：Copyright © https://blog.csdn.net/zzw19951261/article/details/80905017
每一个做生信的人在安装新软件之前都曾有过期待，这个软件要一次性安装好，可现实往往是残酷的...可见有一个良好的分析环境，对我们的研究效率是有多么的高！
数人云上海&深圳两地“容器之Mesos/K8S/Swarm三国演义”的嘉宾精彩实录第四弹！小数已经被接连不断的干货搞晕了，沉浸技术的海洋好幸福~Windows container在国内的实践还比较少，携程作为.Net大户，率先进行了调研和实践应用，将其中的成果与大家分享。
本文介绍了如何通过Kubespray来进行部署高可用k8s集群，k8s版本为1.12.5。
作为一名前端开发者，你可能会说，Docker和我有啥关系，我又用不到，因为它看起来更像是后端或者DevOps的领域。但实际上，Docker对前端开发同样有很多好处，比如：
曾几何时，我在第一次安装JDK环境的时候也遇到了不小的麻烦，当时还有朋友就因为这个环境问题觉得自己根本不是编程的料，选择了放弃。当时有个段子说，“如果不是JDK环境没搞定，我一定是一个编程天才”。权当一笑，但是环境问题确实是个大问题。
更改 docker 源只能解决 docker pull 时慢的问题，如果需要在构建阶段进行下载，例如 apt update 、pip install 之类的操作则需要替换对应的源。
很多时候我们会面临一个问题，即外网的带宽是有限的，虽然未来有扩容的可能，但是短时间内也不能直接扩容，而测试本身是无限的。因此，如果不能够在内网下直接发包进行测试，那由于带宽限制打不到较大的压力，对于一些容器的测试很可能就达不到效果。
写后端的同学，有时候需要在网站上实现一个功能，让用户上传或者编写自己的Python代码。后端再运行这些代码。
背景 凭借敏捷开发部署理念的推行，相信对于很多人来说docker这项容器技术已经并不陌生，Docker 1.12引擎发布了快两个月，新引擎中包含了许多特性。诸如: Swarm模式，容器集群的健康检查，节点的身份加密，docker Service API调用，容器启动的过滤匹配方式（constraint）， docker的内建路由，以及支持在多平台系统上运行docker（MAC、Windows、AWS、AZURE)，以及一些插件升级等等. 特性之多，就连Docker 自己的产品经理也表示这次的新版本可能是公司
实验需要使用 kolla 部署 openstack mitaka环境，由于是两年前的版本，实验过程中遇到了一些坑，记录如下。
CentOS7比ubuntu的一键式安装要稍微复杂一些, 有些小伙伴按照下一步, 下一步的套路安装完成, 发现没有图像化界面, 在纯粹的命令行里面, 很多小伙伴是不适应的, 这里我把centos7在vmware里面的安装过程记录一下, 没有centos7安装经验的小伙伴可以参考一下
但是先别着急，假设我们的python应用需要做一些科学计算，并且将数据以图形的方式展示出来，这时候就需要matplotlib和pandas这两个库的帮助了，先用ubuntu来安装这俩个库，编写Dockerfile.ubuntu
之前docker很久就写了笔记了。后面因为家里有事，耽搁了一年。 现在把这部分笔记重新上传一下。大家看看。
Docker 容器不会自动看到您系统的 GPU。这会导致依赖 GPU 的工作负载（例如机器学习框架）的性能降低。以下是将主机的 NVIDIA GPU 公开给容器的方法。
Docker就是虚拟化的一种轻量级替代技术。Docker的容器技术不依赖任何语言、框架或系统，可以将App变成一种 标准化的、可移植的、自管理的组件，并脱离服务器硬件在任何主流系统中开发、调试和运行 简单的说就是，在 Linux 系统上迅速创建一个容器（类似虚拟机）并在容器上部署和运行应用程序，并通过配置文件 可以轻松实现应用程序的自动化安装、部署和升级，非常方便。因为使用了容器，所以可以很方便的把生产环境和开 发环境分开，互不影响，这是 docker 最普遍的一个玩法。
由于工作原因，想找一个红旗Linux的基础镜像（base image）。网上搜了一下，但没有现成的。起初是想找对应的centos版本来代替，但又怕有些莫名其妙的问题。
很多同学都想在比赛结束的时候把题目还原给别人做，或者把题目还原研究更多的解题方式。在杂项和密码学等可以直接使用题目即可，但是在pwd和web题的时候就没办法了。很多同学在web题就使用本地环境，但是没办法达到复用的效果。接下来我就演示一下如何使用ctfhub-team中的基础镜像来还原题目。
旧版本的 Docker 称为 docker 或者 docker-engine，使用以下命令卸载旧版本：
老高最近快被工作掩埋了，各种赶上线，各种修BUG，真凄惨！ 今天来说说Docker打包的优化问题。为什么要说这个问题呢？请听我慢慢道来。
Docker是一种容器技术，它就像一个沙盒把应用程序隔离开来，不管有没有遇到过你至少听到某些应用程序不能兼容，最常见的就是升级某个系统，老版本跟新版本不能兼容，必须把老版本完全卸载掉。比如说oracle服务，如果把oracle安装到物理主机上,如果需要升级那将会比较痛苦。再比如说新手学习各种软件，apache、mysql、Python搞的电脑上乱七八糟的环境，想要重新安装都很痛苦。
仅仅在2013年左右才发布的Docker，却已经遍布了我的Twitter消息和RSS阅读器。在之前我已经运行过“Hello World”的示例，但我自觉没有能真正理解其内涵，准确地说，我并不了解Doc
"工欲善其事必先利其器", 作为一个PAAS平台架构师, 容器相关技术(docker, k8s等)是必不可少的. 本文简单介绍下我自己的Linux操作机配置. 提升工作效率, 提高使用体验. ❤️❤️❤️
当我们在公司的电脑上搭建了一套我们需要的Python环境，比如我们的版本是3.8的Python，那我可能有一天换了一台电脑之后，我整套环境就需要全部重新搭建，不只是Python，我们一系列的第三方库都需要重新安装，那么我们有没有解决问题的方法，当然有，我们可以使用docker解决困扰我们的环境问题。
首先我们先看一个例子，如何将一个spring-boot项目简单容器化，如果你从未操作过，可以动手自己实现，或者仔细阅读这篇文章第一个 spring Boot 应用通过Docker 来实现构建、运行、发布。你可能发现如果需要把一个java项目容器化这是一个麻烦和相对复杂的过程，首先你需要编写dockerfile，然后在build dockefile，如过需要push到registries，还需要经过push操作。虽然build和push还是非常简单得。但是写一个dockerfile真的比较麻烦，学习成本也高，看看官网Dockerfile reference就不想学了。那么有没有简单得办法呢，记住几个简单得命令就可以运行了，如同‘mvn spring-boot:run’这么简单得命令，这个时候jib出场了，他就是来完成这个伟大得使命。
每个项目——无论你是在从事 Web 应用程序、数据科学还是 AI 开发——都可以从配置良好的 CI/CD、Docker 镜像或一些额外的代码质量工具（如 CodeClimate 或 SonarCloud）中获益。所有这些都是本文要讨论的内容，我们将看看如何将它们添加到 Python 项目中！
2、中间件包括 Nginx、Redis、Mysql、Rabbitmq、MongoDB
三大核心要素：镜像(Image)、容器(Container)、仓库(Registry)
Rainbond官方提供了多个版本的OpenJDK供用户使用。这些OpenJDK的安装包托管于好雨科技官方的OSS（对象存储）中。能够接入互联网的Rainbond平台，可以通过rbd-repo组件的代理获取这些资源，而不用人工干预。
本篇文章，我们聊聊如何使用 Docker 来本地部署使用 Stability AI 刚刚推出的 SDXL 1.0，新一代的开源图片生成模型，以及在当前如何高效的使用显卡进行推理。
某个 Python 项目，基于 Python:3.6 与 Django:1.11 框架开发，希望项目能够容器化，然后可以通过 docker-compose 等工具编排容器/应用，本篇文章的目标是自定义Django基础镜像。
（1）Docker Hub搜索 我们可以从 Docker Hub 网站来搜索镜像，Docker Hub 网址为： https://hub.docker.com/
2020年年底，Docker hub推出镜像自动扫描的功能，同时Docker也支持了在本地通过Docker命令选项的方式支持镜像漏洞扫描，目前Docker Desktop for Mac以及window上的Docker都可以通过Docker scan子命令扫描本地镜像是否存在漏洞软件。
流程为：你可以通过Docker Client要求Docker daemon运行某一个image，daemon就会在系统查找这个image，如果找到了就 run the container forked from that image，否则pull the image from the Docker registry and create a container from the image.
镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包，用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件，他包含运行某个软件所需的所有内容，包括代码、运行时库、环境变量和配置文件。将所有的应用和环境直接打包为docker镜像，就可以直接运行。
docker我们讲解很多次了，具体大家可以浏览我在在生信技能树上面写过部分docker教程， 目录如下：
你有没有在 k8s 的 node 上敲过 docker ps 这个命令，我就干过。而出现的结果大概会是这样的：
关于容器技术，我之前分享不少文章和技巧，包括如何优化镜像，如何更优雅的进行构建封装，以及大量的容器应用实践、使用案例以及维护方式。
Discourse 是基于 Docker 运行的，所以你需要先安装 Docker。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
