docker使用详细教程(搭建容器到镜像及打包全流程)

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文章目录

  • 前言
  • 一、nvidia-docker安装方法
  • dockerhub镜像拉取
  • 容器转为镜像:
  • 镜像打包:
  • 本地镜像加载:
  • 使用镜像创建容器命令:
  • 启动镜像:
  • 删除容器/镜像:
  • 镜像推送到dockerhub中:
    • 登录dockerhub:
    • push 镜像:


前言

docker使用较为普遍,但又不想系统学习,想快速上手。因此,本文将总结docker经常使用的方法,便于读者快速上手。


一、nvidia-docker安装方法

想通过docker使用gpu需安装nvidia-docker容器,方可使用gpu。其安装方法如下:

复制粘贴即可:

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
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

重启docker

sudo service docker restart

dockerhub镜像拉取

docker拉取网络的安装命令:

docker  pull   lbjcom/cuda10.1-pytorch3.6-warp-ctc-apex

容器转为镜像:

命令:

docker commit 8dfe4fa5b202     base_docker:latest
                容器地址              新镜像名

镜像打包:

docker save -o /data/sdv3/docker_first.tar      base_docker:latest
           镜像存储地址                     打包镜像名称

本地镜像加载:

docker  load  -i   /data/sdv3/docker_first.tar
         加载镜像路径

使用镜像创建容器命令:

docker run  --gpus all  -itd   -p 9991:6661    --ipc=host   --name docker_name      -v    /data:/home lbjcom/cuda10.1-pytorch3.6-warp-ctc-apex:latest      /bin/bash
说明:--guus all 使用所有显卡 9991是物理机端口 6661是容器端口 --ipc=host使用物理机 -v路径映射 物理路径:容器路径

启动镜像:

docker exec -it 220beb95291e bin/bash
         镜像名

删除容器/镜像:

删除容器:
docker rm 容器_id
删除镜像:
docker rmi 镜像_id

镜像推送到dockerhub中:

登录dockerhub:

命令:

docker login

push 镜像:

上传镜像名称必须有账号起头(如:tangjunjun996),否则会出错,如下红框:
在这里插入图片描述
命令:

docker push  tangjunjun996/ubuntu20.04-cuda11.1-cudnn8-conda-yolov8:latest

等待上传:
docker使用详细教程(搭建容器到镜像及打包全流程)_第1张图片


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