Ubuntu 18.04 安装Docker

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

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安装成功

将非root用户加入docker组,否则后续命令需要sudo权限

sudo gpasswd -a 用户名 docker
sudo service docker restart
newgrp - docker

可能出现问题: 参考博客完美解决docker问题:Failed to allocate directory watch: Too many open files_源代码杀手的博客-CSDN博客

sudo vim /etc/sysctl.conf

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sudo sysctl -p

 

再次执行,解决! 

 

使用:

拉取ubuntu18.04版本,并新建一个test容器

docker pull ubuntu:18.04
docker run -it ubuntu:18.04

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 安装nvidia container toolkit

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

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 获取:

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

sudo systemctl restart docker

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 docker调用宿主机GPU

docker run -it --gpus all ubuntu:18.04

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安装anaconda

注意:以下命令需要区分是在宿主机终端(外边的终端)还是docker容器(docker命令行)执行

启动一个基于ubuntu18.04镜像的容器(宿主机命令)

sudo docker run -it ubuntu:18.04 /bin/bash

新建工作路径(docker容器命令)

cd home 
mkdir work

在宿主机下载anaconda安装包并复制到容器工作路径(宿主机)

复制命令如下:

sudo docker cp 文件名 容器ID:路径/文件名

sudo docker cp Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh f887fea4f2f7:/home/work/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

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安装 anaconda,过程中全部都选择 yes(docker容器命令)

bash Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh

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使环境变量生效(docker容器命令)

source ~/.bashrc

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 保存容器为镜像

 提交容器副本构建新的镜像(宿主机) 需要执行一会

sudo docker commit -m "install Anaconda3" -a "lq" f887fea4f2f7 ubuntu18.04anaconda3

-m: 提交的描述信息

-a: 指定镜像作者

 f887fea4f2f7: CONTAINER ID

ubuntu18.04anaconda3: 指定要创建的目标镜像名

 查看新镜像是否创建成功(宿主机)

sudo docker images

 用新镜像启动一个容器(当然要带--gpus参数)(宿主机)

sudo docker run --gpus all -it ubuntu18.04anaconda3 /bin/bash

 启动成功!

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安装工程环境

复制本地工程到工作环境(宿主机)

sudo docker cp clothev1.0.tar.xz 97027c8ab995:/home/work/clothev1.0.tar.xz

 解压命令:

xz -d xxx.tar.xz  #将 xxx.tar.xz解压成 xxx.tar 然后,
tar xvf xxx.tar  #解包完成

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 然后安装工程所需的环境即可!

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