算法模型部署- Docker

一、什么是docker

Docker是一个虚拟环境容器，可以将你本地开发开发环境、代码、配置文件等一并打包到一个容器中，然后发布到任意平台、部署到你想部署到的任意服务器中。

 

二、模型部署为什么要使用docker

假设将本地项目部署到服务器中，通常会由于环境不同、依赖库版本不同等问题，出现项目不能正常运行的状况。为了保证项目能够正常执行，服务器环境必须要和本机项目环境一模一样，如果只是一台服务器还好，按照本地环境重新部署一遍就好了，但如果有多台服务器怎么办？

这时候就可以使用docker，将本地项目代码及依赖环境一起打包到一个容器中，然后部署到生产环境中。

 

三、Docker三个基本概念

镜像：包含环境或服务的一个模板，例如Ubuntu系统。

容器：镜像与容器的关系就像类和实例一样，镜像运行起来就是一个容器。

仓库：存放镜像的场所，最大的公开库是Docker Hub。

 

四、Docker部署

1.获取镜像

docker pull ubuntu  

docker pull centos 

docker images #查看已有的镜像

 

2.启动容器

简单启动容器

docker run hello-world 
docker run -it hello-world #-it:可视化展示 

启动时命名 

但这种方式创建的docker容器会自动生成一个随机的容器名称，没有任何规律非常不好记，显然不是我们想要的，所以我们可以在创建容器的时候指定容器名称，命令如下： 

docker run --name [容器名字] -it [镜像名] /bin/bash
如：
docker run --name Test -it centos /bin/bash

启动一个已存在的容器

docker start 【容器ID】

如：docker start a24d00b1a793

可视化启动

直接在docker客户端启动对应容器即可

 

3.为ubuntu镜像安装python3.8环境

apt-get update

apt-get install python3

apt-get install python3-pip #安装pip

卸载python3.8

apt-get remove python3.8  #卸载软件

apt-get autoremove python3.8  #卸载软件并删除依赖

将python3软连接为python 

ln -s /usr/bin/python3.8 /usr/bin/python 

ln -s /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip

4.为centos镜像安装python3.8环境

yum install python3

卸载python3

yum remove python3

 

5.将文件上传到刚刚创建好的docker镜像

打开本地终端，输入以下命令，将文件上传到镜像 

docker cp [本地文件路径]  [目标容器名称]:[容器中目标文件夹路径]

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综上，一个包含项目的本地docker镜像就已经做好了，下一步就是将本地docker镜像部署到服务器中。