Docker

主要用于環境搭建以及服務部署

基本命令

1.查看鏡像

docker images  

2.查看容器

docker ps # 查看容器僅僅為查看運行狀態的容器
docker ps -a # 查看所有狀態的容器

3.退出容器

exit

4.刪除鏡像、容器

docker rm 鏡像ID
docker rm 容器ID
docker rm -f 容器ID # 強制刪除

5.下拉鏡像

docker pull  鏡像名稱[:標簽]
docker pull ubuntu:20.04 

6.構建容器

docker run [選項] 鏡像名稱[:標簽] [命令]
docker run -it --name my-ubuntu ubuntu:20.04 /bin/bash

7.進入容器

docker exec -it 容器ID或容器名稱 /bin/bash

8.容器封裝為鏡像

docker commit 容器id 新鏡像的名稱：新鏡像的版本

9.本地文件傳輸到容器

docker cp 本地路徑  容器id：容器路徑

10.鏡像導出壓縮包

 docker save -o new_name.tar image_name

Docker 中掛載并使用本地 GPU

要在 Docker 中掛載并使用本地 GPU，需要滿足特定條件并進行相應配置。以下是詳細步驟：

前提條件

1. 本地主機需安裝 NVIDIA 顯卡 并配置好驅動
2. 安裝 NVIDIA Container Toolkit（用于在容器中支持 GPU）

安裝 NVIDIA Container Toolkit

1. 首先確保已安裝 Docker Engine（略，可參考 Docker 官方文檔）
2. 安裝 NVIDIA 容器工具包：

# 添加 NVIDIA 源
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list# 安裝工具包
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit# 重啟 Docker 服務
sudo systemctl restart docker

運行支持 GPU 的容器

使用 --gpus 參數指定需要掛載的 GPU，常用命令格式：

使用所有 GPU

docker run --gpus all -it 鏡像名稱 命令

如果成功，會顯示類似本地 nvidia-smi 的輸出，表明容器已識別到 GPU。

Dockerfile

Dockerfile 是一個文本文件，包含一系列構建 Docker 鏡像的指令。通過 Dockerfile，可以自動化、可重復地構建自定義鏡像。

基本結構 指令+參數

FROM：指定基礎鏡像（必須是第一條指令）
WORKDIR：設置工作目錄
COPY/ADD：復制文件到鏡像
RUN：執行命令（構建時運行）
ENV：設置環境變量
EXPOSE：聲明容器運行時監聽的端口
CMD/ENTRYPOINT：指定容器啟動時執行的命令

本地在dockerfile文件下進行構建鏡像

通過dockerfile構建鏡像，docker會自動搜索dockerfile文件，進行執行

# 格式：docker build -t 鏡像名稱[:標簽] 構建上下文路徑
docker build -t my-python-app:v1 .

本地在dockerfile文件下進行運行鏡像

自動執行dockerfile里面的命令

docker run -name new_name_container my-python-app:v1

數據掛載

1.

docker volume create mydate # 構建數據卷類似于共享網盤

2.兩種方式

docker run -it -rm -v ~/Downloads/data:/date  # 本機路徑：容器路徑
docker run -it -rm -v mydate:/app . # 容器路徑，一般情況，容器消失之后會自動刪除，所以需要保護數據安全，進行數據掛載，最好掛載在本地，數據相對安全。

Docker更換鏡像源提高拉取速度

在國內，由于網絡政策和限制，直接訪問DockerHub速度很慢，尤其是在拉取大型鏡像時。為了解決這個問題，常用的方法就是更換鏡像源。

永久docker換源，提升下拉速度

1. 創建配置目錄

首先需要創建一個配置目錄，通常在/etc/docker下：

sudo mkdir -p /etc/docker

2. 修改daemon.json配置文件

需要在該目錄下創建（或修改）daemon.json文件，并將鏡像源地址寫入文件。可以使用命令行直接輸入配置：

打開daemon.json

sudo nano /etc/docker/daemon.json

添加換源內容

{"registry-mirrors": ["https://docker.m.daocloud.io","https://docker.imgdb.de","https://docker-0.unsee.tech","https://docker.hlmirror.com","https://docker.1ms.run","https://func.ink","https://lispy.org","https://docker.xiaogenban1993.com"]
}

3. 重啟Docker服務

sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart docker

4.驗證服務

sudo docker pull continuumio/anaconda3

進行驗證下拉速度，確定換源是否成功