Docker常用方法

配置

	使用nvidia-gpu
	docker版本小于19.03时，需要额外使用nvidia-docker2软件包
	Docker 19.03的发布，不需要使用nvidia-docker2软件包，
	因为Docker运行时已将NVIDIA GPU作为设备本地支持，所以安装（或升级）docker版本>=19.03，
	再安装nvidia-container-toolkit。
	
	sudo apt-get instal docker
	sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

基本命令

	# ---------------------------images-----------------------------
	docker images # docker image ls 				# 查看所有的images
	
	#下载image:tag，跨平台操作需要指定平台，x86上下载了一晚上的镜像在arm64上不能用，哭晕！
	docker pull --platform aarch64 image_name:tag   #--platform=arm64 ?
	
	docker rmi <image-id>                           # 删除image镜像
	
	# -------------------------------------------------------------
	
	# *************************containers*****************************
	docker ps -a  # docker ps			        # 查看containers (正在运行的)
	docker stop <container-name>				# stop正在运行的container
	docker rm <container-name>					# remove系统中的container
	
	docker run hello-world				# 从image创建container, 如果local没有image,就从网上下载。
		run: -it /bin/bash			#-it interact with the shell / login shell as root
		#-v map directory  #ro read-only mode  #-p map port 
		#--name	give the container a name.
		#-d detaches from command line (don't interact with container)
	#nginx name of the image
	docker run -v /full/path/to/host:/path/in/container:ro --name foo -p 8080:80 -d nginx

	#指定--gps, 进去之后可以使用nvidia-smi， 否则‘bash: nvidia-smi: command not found’
	docker run -it --rm --name test --gpus all nvidia/cuda:11.3.1-devel-ubuntu18.04 /bin/bash

	
	docker exec -it container_name /bin/bash 		# 运行已经创建的container
	# *****************************************************************

	# save && load 把image保存为本地文件， 并重新加载
	docker commit container_id image_name:tag # 保存容器为镜像
	docker save -o file_name.tar image_name:tag #保存镜像到本地
	docker load -i(nput) file_name.tar			#本地文件恢复为镜像
	
	docker save image_id > file_name.tar      # 保存到本地镜像文件 file_name.tar
	docker load < file_name.tar               # 加载本地镜像文件 file_name.tar
	docker tag image_id image_name:tag 			# 重新load的镜像重命名 
	
	# 查看更多命令
	docker  COMMAND --help
	

Create a customized image

	#-t give a tag for the image.
	#'.' look for the Dockerfile in the current directory.
	docker build -t myappname .
	
	#Dockerfile
	FROM qci-python3	#必须指定一个base image
	COPY				
	WORKDIR /app
	ADD . /app
	RUN pip install --trusted-host pypi.python.org Flask
	ENV NAME World
	CMD ["python", "app.py"]
	...
	

基本配置(xiaomi-mace为例)

1. 创建new container

# Create a container named `mace-dev`
docker run -it --privileged -d --name mace-dev 
           -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb --net=host 
           -v /local/path:/container/path 
           -v /usr/bin/docker:/usr/bin/docker 
           -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock 
           registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xiaomimace/mace-dev-lite

以上是官方文档给的命令, -v /path/to/host/folder:/path/to/docker/folder

不改变上面命令, 添加自己指定的挂载目录, -v /home/***/**:/home/****

# Create a container named `mace-dev`
docker run -it --privileged -d --name mace-dev 
		   -v /home/***/**/:/home/**** 
           -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb --net=host 
           -v /local/path:/container/path 
           -v /usr/bin/docker:/usr/bin/docker 
           -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock 
           registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xiaomimace/mace-dev-lite

2. Create成功, exec

   docker ps 查看containers

# Execute an interactive bash shell on the container
docker exec -it mace-dev /bin/bash

最后

以上就是爱撒娇音响为你收集整理的Docker常用方法的全部内容，希望文章能够帮你解决Docker常用方法所遇到的程序开发问题。

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