当前位置: 首页 > news >正文

【Docker】——安装镜像和创建容器,详解镜像和Dockerfile

前言

在此记录一下docker的镜像和容器的相关注意事项

前提条件:已安装Docker、显卡驱动等基础配置

1. 安装镜像

网上有太多的教程,但是都没说如何下载官方的镜像,在这里记录一下,使用docker安装官方的镜像

Docker Hub的官方链接:https://www.docker.com/products/docker-hub/

在这里插入图片描述

点击Explore Docker Hub,在搜索框中输入:nvidia/cuda,转到tags,找到合适的镜像,复制链接即可

在这里插入图片描述

Docker镜像源

docker.chenby.cn/

为了更加快速的下载,一般会添加docker镜像源,提高下载速度,如果不适用docker镜像源,也可能下载失败,因此,完整的镜像下载命令如下:

docker pull docker.chenby.cn/nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04

在这里插入图片描述

等待下载完毕即可,这个命令使用的cuda版本不高,应该可以在大部分机器上直接使用

  • 镜像重命名

    docker tag 旧镜像名 新镜像名
    docker rmi 旧镜像名

使用docker tag 其实会生成一个新镜像,我们可以使用docker rmi 删除旧的镜像

2. NVIDIA Container Toolkit (Docker使用GPU)

  • 设置NVIDIA Container Toolkit的stable版本存储库的GPG key:

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

  • 安装toolkit:

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

3. 创建容器

  • 生成dockerfile

现在需要进入一个空的项目,并进入到Dockerfile的文件目录中,在本例中,则需要命令行切换到docker_test目录下,并根据自己的需求,编辑dockerfile

在这里插入图片描述

其中,重点关注FROM的镜像源是否一致,详细的dockerfile自行了解(正常情况下,github的项目都是配置好的,只需注意FROM的镜像源),dockerfile示例如下(YOLOv10):

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# Builds ultralytics/ultralytics:latest image on DockerHub https://hub.docker.com/r/ultralytics/ultralytics
# Image is CUDA-optimized for YOLOv8 single/multi-GPU training and inference# Start FROM PyTorch image https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch or nvcr.io/nvidia/pytorch:23.03-py3
FROM pytorch/pytorch:2.2.0-cuda12.1-cudnn8-runtime
RUN pip install --no-cache nvidia-tensorrt --index-url https://pypi.ngc.nvidia.com# Downloads to user config dir
ADD https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/Arial.ttf \https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/Arial.Unicode.ttf \/root/.config/Ultralytics/# Install linux packages
# g++ required to build 'tflite_support' and 'lap' packages, libusb-1.0-0 required for 'tflite_support' package
RUN apt update \&& apt install --no-install-recommends -y gcc git zip curl htop libgl1 libglib2.0-0 libpython3-dev gnupg g++ libusb-1.0-0# Security updates
# https://security.snyk.io/vuln/SNYK-UBUNTU1804-OPENSSL-3314796
RUN apt upgrade --no-install-recommends -y openssl tar# Create working directory
WORKDIR /usr/src/ultralytics# Copy contents
# COPY . /usr/src/ultralytics  # git permission issues inside container
RUN git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics -b main /usr/src/ultralytics
ADD https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v8.1.0/yolov8n.pt /usr/src/ultralytics/# Install pip packages
RUN python3 -m pip install --upgrade pip wheel
RUN pip install --no-cache -e ".[export]" albumentations comet pycocotools# Run exports to AutoInstall packages
# Edge TPU export fails the first time so is run twice here
RUN yolo export model=tmp/yolov8n.pt format=edgetpu imgsz=32 || yolo export model=tmp/yolov8n.pt format=edgetpu imgsz=32
RUN yolo export model=tmp/yolov8n.pt format=ncnn imgsz=32
# Requires <= Python 3.10, bug with paddlepaddle==2.5.0 https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle/issues/991
RUN pip install --no-cache paddlepaddle>=2.6.0 x2paddle
# Fix error: `np.bool` was a deprecated alias for the builtin `bool` segmentation error in Tests
RUN pip install --no-cache numpy==1.23.5
# Remove exported models
RUN rm -rf tmp# Set environment variables
ENV OMP_NUM_THREADS=1
# Avoid DDP error "MKL_THREADING_LAYER=INTEL is incompatible with libgomp.so.1 library" https://github.com/pytorch/pytorch/issues/37377
ENV MKL_THREADING_LAYER=GNU# Usage Examples -------------------------------------------------------------------------------------------------------# Build and Push
# t=ultralytics/ultralytics:latest && sudo docker build -f docker/Dockerfile -t $t . && sudo docker push $t# Pull and Run with access to all GPUs
# t=ultralytics/ultralytics:latest && sudo docker pull $t && sudo docker run -it --ipc=host --gpus all $t# Pull and Run with access to GPUs 2 and 3 (inside container CUDA devices will appear as 0 and 1)
# t=ultralytics/ultralytics:latest && sudo docker pull $t && sudo docker run -it --ipc=host --gpus '"device=2,3"' $t# Pull and Run with local directory access
# t=ultralytics/ultralytics:latest && sudo docker pull $t && sudo docker run -it --ipc=host --gpus all -v "$(pwd)"/datasets:/usr/src/datasets $t# Kill all
# sudo docker kill $(sudo docker ps -q)# Kill all image-based
# sudo docker kill $(sudo docker ps -qa --filter ancestor=ultralytics/ultralytics:latest)# DockerHub tag update
# t=ultralytics/ultralytics:latest tnew=ultralytics/ultralytics:v6.2 && sudo docker pull $t && sudo docker tag $t $tnew && sudo docker push $tnew# Clean up
# sudo docker system prune -a --volumes# Update Ubuntu drivers
# https://www.maketecheasier.com/install-nvidia-drivers-ubuntu/# DDP test
# python -m torch.distributed.run --nproc_per_node 2 --master_port 1 train.py --epochs 3# GCP VM from Image
# docker.io/ultralytics/ultralytics:latest
  • 根据dockerfile构建项目镜像

docker build -t docker_image .

其中,docker_image为自定义的镜像名称,根据 FROM的镜像源 和 dockerfile 进行构建

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

至此,项目镜像构建完成

  • 运行容器

    将docker的ssh端口22映射到物理机的2222

    将docekr的 /usr/src/ultralytics 目录映射到物理机的 /local/path 目录

    -name : 容器的名字,可以自定义

    docker_image:自定义镜像的id,根据自己生成的镜像来改

sudo docker run --gpus all -it -p 2222:22 --name container_name -v /local/path:/usr/src/ultralytics docker_image:latest

这样,我们就建立好了docker images,同时创建了一个docker container,并将本地与docker建立了联系,我们就可以进入docker container内部,进行开发了

在这里插入图片描述

备注

如果在执行过程中,出现问题,可以使用以下命令清楚缓存,重新执行

sudo docker builder prune -f

参考

vscode+docker搭建迷你开发环境。制作docker镜像,并通过vscode连接后进行开发

通过安装NVIDIA Container Toolkit在Docker中使用GPU

相关文章:

【Docker】——安装镜像和创建容器,详解镜像和Dockerfile

前言 在此记录一下docker的镜像和容器的相关注意事项 前提条件&#xff1a;已安装Docker、显卡驱动等基础配置 1. 安装镜像 网上有太多的教程&#xff0c;但是都没说如何下载官方的镜像&#xff0c;在这里记录一下&#xff0c;使用docker安装官方的镜像 Docker Hub的官方链…...

利用LinkedHashMap实现一个LRU缓存

一、什么是 LRU LRU是 Least Recently Used 的缩写&#xff0c;即最近最少使用&#xff0c;是一种常用的页面置换算法&#xff0c;选择最近最久未使用的页面予以淘汰。 简单的说就是&#xff0c;对于一组数据&#xff0c;例如&#xff1a;int[] a {1,2,3,4,5,6}&#xff0c;…...

git-pull详解

NAME git-pull - Fetch from and integrate with another repository or a local branch SYNOPSIS git pull [<options>] [<repository> [<refspec>…​]] DESCRIPTION Incorporates changes from a remote repository into the current branch. If the…...

【SQL】count(1)、count(*) 与 count(列名) 的区别

在 SQL 中&#xff0c;COUNT 函数用于计算查询结果集中的行数。COUNT(1)、COUNT(*) 和 COUNT(列名) 都可以用来统计行数&#xff0c;但它们在实现细节和使用场景上有一些区别。以下是详细的解释&#xff1a; 1. COUNT(1) 定义: COUNT(1) 计算查询结果集中的行数。实现: 在执行…...

03-ES6新语法

1. ES6 函数 1.1 函数参数的扩展 1.1.1 默认参数 function fun(name,age17){console.log(name","age); } fn("张美丽",18); // "张美丽",18 fn("张美丽",""); // "张美丽" fn("张美丽"); // &…...

Linux中的文本编辑器vi与vim

摘要&#xff1a; 本文将深入探讨VI和VIM编辑器的基本概念、特点、使用方法以及它们在Linux环境中的重要性。通过对这两款强大的文本编辑器的详细分析&#xff0c;读者将能够更全面地理解它们的功能&#xff0c;并掌握如何有效地使用它们进行日常的文本编辑和处理任务。 引言&…...

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】三因素方差(附R语言、MATLAB和python代码实现)

目录 几个高频面试题目 群体分布是否服从高斯分布? 数据是否不匹配? “误差”是否独立存在? 您是否真的想比较平均值? 是否存在三项因素? 这三项因素是否均属于“固定因素”,而非“随机因素”? 算法原理 EXCEL spss三因素方差分析步骤 一、spss三因素…...

Linux ubuntu安装pl2303USB转串口驱动

文章目录 1.绿联PL2303串口驱动下载2.驱动安装3.验证方法 1.绿联PL2303串口驱动下载 下载地址&#xff1a;https://www.lulian.cn/download/16-cn.html 也可以直接通过CSDN下载&#xff1a;https://download.csdn.net/download/Axugo/89447539 2.驱动安装 下载后解压找到Lin…...

关于使用命令行打开wps word文件

前言 在学习python-docx时&#xff0c;想在完成运行时使用命令行打开生成的docx文件。 总结 在经过尝试后&#xff0c;得出以下代码&#xff1a; commandrstart "C:\Users\86136\AppData\Local\Kingsoft\WPS Office\12.1.0.16929\office6\wps.exe" "./result…...

将Vite添加到您现有的Web应用程序

Vite&#xff08;发音为“veet”&#xff09;是一个新的JavaScript绑定器。它包括电池&#xff0c;几乎不需要任何配置即可使用&#xff0c;并包括大量配置选项。哦——而且速度很快。速度快得令人难以置信。 本文将介绍将现有项目转换为Vite的过程。我们将介绍别名、填充webp…...

Apache Kafka与Spring整合应用详解

引言 Apache Kafka是一种高吞吐量的分布式消息系统&#xff0c;广泛应用于实时数据处理、日志聚合和事件驱动架构中。Spring作为Java开发的主流框架&#xff0c;通过Spring Kafka项目提供了对Kafka的集成支持。本文将深入探讨如何使用Spring Kafka整合Apache Kafka&#xff0c…...

SpringBoot配置第三方专业缓存技术Redis

Redis缓存技术 Redis&#xff08;Remote Dictionary Server&#xff09;是一个开源的内存中数据结构存储系统&#xff0c;通常用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种数据结构&#xff0c;如字符串、哈希表、列表、集合、有序集合等&#xff0c;并提供了丰富的功能和灵活的…...

javascript的toFixed()以及使用

toFixed() 是 JavaScript 中数字类型&#xff08;Number&#xff09;的一个方法&#xff0c;用来将数字转换为指定小数位数的字符串表示形式。 使用方式和示例&#xff1a; let num 123.45678; let fixedNum num.toFixed(2); console.log(fixedNum); // 输出 "123.46&qu…...

软件功能测试和性能测试包括哪些测试内容?又有什么联系和区别?

软件功能测试和性能测试是保证软件质量和稳定性的重要手&#xff0c;无论是验证软件的功能正确性&#xff0c;还是评估软件在负载下的性能表现&#xff0c;这些测试都是必不可少的。 一、软件功能测试   软件功能测试是指对软件的各项功能进行验证和确认&#xff0c;确保软件…...

从工具产品体验对比spark、hadoop、flink

作为一名大数据开发&#xff0c;从工具产品的角度&#xff0c;对比一下大数据工具最常使用的框架spark、hadoop和flink。工具无关好坏&#xff0c;但人的喜欢有偏好。 目录 评价标准1 效率2 用户体验分析从用户的维度来看从市场的维度来看从产品的维度来看 3 用户体验的基本原则…...

【软件设计】详细设计说明书(word原件,项目直接套用)

软件详细设计说明书 1.系统总体设计 2.性能设计 3.系统功能模块详细设计 4.数据库设计 5.接口设计 6.系统出错处理设计 7.系统处理规定 软件全套资料&#xff1a;本文末个人名片直接获取或者进主页。...

java本地缓存(map,Guava,echcache,caffeine)优缺点,以及适用场景

前言 在高并发系统环境下&#xff0c;jvm本地缓存扮演着至关重要的角色&#xff0c;合理的应用能够使系统响应迅速&#xff0c;提高用户体验感&#xff0c;而分布式缓存redis则存在着网络io&#xff0c;以及流量消耗问题&#xff0c;需要和本地缓存搭配使用&#xff0c;才能使…...

Monica

在 《long long ago》中&#xff0c;我论述了on是一个刚出生的孩子的脐带连接在其肚子g上的形象&#xff0c;脐带就是long的字母l和字母n&#xff0c;l表脐带很长&#xff0c;n表脐带曲转冗余和连接之性&#xff0c;on表一&#xff0c;是孩子刚诞生的意思&#xff0c;o是身体&a…...

国产数据库中读写分离实现机制

在数据库高可用架构下会存在1主多备的部署&#xff0c;备节点可以根据业务场景分发一部分流量以充分利用资源&#xff0c;并减轻主库的压力&#xff0c;因此在数据库的功能上需要读写分离来实现。 充分利用备节点的资源&#xff0c;提升业务的吞吐量&#xff1b;防止运维等非业…...

kubernetes部署dashboard

kubernetes部署dashboard 1. 简介 Dashboard 是基于网页的 Kubernetes 用户界面。 你可以使用 Dashboard 将容器应用部署到 Kubernetes 集群中&#xff0c;也可以对容器应用排错&#xff0c;还能管理集群资源。 你可以使用 Dashboard 获取运行在集群中的应用的概览信息&#…...

synchronized 学习

学习源&#xff1a; https://www.bilibili.com/video/BV1aJ411V763?spm_id_from333.788.videopod.episodes&vd_source32e1c41a9370911ab06d12fbc36c4ebc 1.应用场景 不超卖&#xff0c;也要考虑性能问题&#xff08;场景&#xff09; 2.常见面试问题&#xff1a; sync出…...

基于大模型的 UI 自动化系统

基于大模型的 UI 自动化系统 下面是一个完整的 Python 系统,利用大模型实现智能 UI 自动化,结合计算机视觉和自然语言处理技术,实现"看屏操作"的能力。 系统架构设计 #mermaid-svg-2gn2GRvh5WCP2ktF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-…...

【WiFi帧结构】

文章目录 帧结构MAC头部管理帧 帧结构 Wi-Fi的帧分为三部分组成&#xff1a;MAC头部frame bodyFCS&#xff0c;其中MAC是固定格式的&#xff0c;frame body是可变长度。 MAC头部有frame control&#xff0c;duration&#xff0c;address1&#xff0c;address2&#xff0c;addre…...

linux arm系统烧录

1、打开瑞芯微程序 2、按住linux arm 的 recover按键 插入电源 3、当瑞芯微检测到有设备 4、松开recover按键 5、选择升级固件 6、点击固件选择本地刷机的linux arm 镜像 7、点击升级 &#xff08;忘了有没有这步了 估计有&#xff09; 刷机程序 和 镜像 就不提供了。要刷的时…...

HTML前端开发:JavaScript 常用事件详解

作为前端开发的核心&#xff0c;JavaScript 事件是用户与网页交互的基础。以下是常见事件的详细说明和用法示例&#xff1a; 1. onclick - 点击事件 当元素被单击时触发&#xff08;左键点击&#xff09; button.onclick function() {alert("按钮被点击了&#xff01;&…...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库&#xff0c;例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体&#xff0c;比如 SnowballFight、Huggy the Do…...

#Uniapp篇:chrome调试unapp适配

chrome调试设备----使用Android模拟机开发调试移动端页面 Chrome://inspect/#devices MuMu模拟器Edge浏览器&#xff1a;Android原生APP嵌入的H5页面元素定位 chrome://inspect/#devices uniapp单位适配 根路径下 postcss.config.js 需要装这些插件 “postcss”: “^8.5.…...

JavaScript 数据类型详解

JavaScript 数据类型详解 JavaScript 数据类型分为 原始类型&#xff08;Primitive&#xff09; 和 对象类型&#xff08;Object&#xff09; 两大类&#xff0c;共 8 种&#xff08;ES11&#xff09;&#xff1a; 一、原始类型&#xff08;7种&#xff09; 1. undefined 定…...

Golang——6、指针和结构体

指针和结构体 1、指针1.1、指针地址和指针类型1.2、指针取值1.3、new和make 2、结构体2.1、type关键字的使用2.2、结构体的定义和初始化2.3、结构体方法和接收者2.4、给任意类型添加方法2.5、结构体的匿名字段2.6、嵌套结构体2.7、嵌套匿名结构体2.8、结构体的继承 3、结构体与…...

嵌入式学习之系统编程(九)OSI模型、TCP/IP模型、UDP协议网络相关编程(6.3)

目录 一、网络编程--OSI模型 二、网络编程--TCP/IP模型 三、网络接口 四、UDP网络相关编程及主要函数 ​编辑​编辑 UDP的特征 socke函数 bind函数 recvfrom函数&#xff08;接收函数&#xff09; sendto函数&#xff08;发送函数&#xff09; 五、网络编程之 UDP 用…...