【docker容器常用操作】

docker容器常用操作

docker生成镜像
docker 加载镜像

docker生成镜像

step1: 查看需要生成镜像的容器的id

sudo docker ps

例如：

comacai@DGX2:/raid/zxf/work/docker-image$ sudo docker ps
CONTAINER ID   IMAGE                COMMAND                  CREATED        STATUS        PORTS                                                                                                                                                                                   NAMES
4fe03af3bb82   imagezxf             "/bin/bash"              2 hours ago    Up 2 hours    0.0.0.0:5000->5000/tcp, :::5000->5000/tcp                                                                                                                                               image_v7_flask
31277457c189   ossrs/srs:v4.0.156   "./objs/srs -c conf/…"   3 months ago   Up 3 months   0.0.0.0:1935->1935/tcp, :::1935->1935/tcp, 0.0.0.0:1985->1985/tcp, :::1985->1985/tcp, 0.0.0.0:8000->8000/udp, :::8000->8000/udp, 10080/udp, 0.0.0.0:8090->8080/tcp, :::8090->8080/tcp   srs2
d4816538f303   nginx:latest         "/docker-entrypoint.…"   3 months ago   Up 2 months   0.0.0.0:80->80/tcp, :::80->80/tcp                                                                                                                                                       nginx

step2: 将容器生成镜像
命令：

sudo docker commit  容器id 镜像名

例如：

sudo docker commit 4fe03af3bb82 imagezxf_v1.0

step3: 将镜像进行打包
命令：

sudo docker save -o 包名 镜像名

例如：

sudo docker save -o imagezxf_v1.0.tar imagezxf_v1.0:latest

step4: 将包进行压缩
命令：

sudo tar -zcvf  xxx.tar.gz  xxx.tar

例如：

sudo tar -zcvf imagezxf_v1.0.tar.gz imagezxf_v1.0.tar

docker 加载镜像

step1: 将xxx.tar.gz包移动到需要装容器的服务器上

step2：将xxx.tar.gz 进行解压缩，会生成一个xxx.tar包
命令：

sudo tar -zxvf xxx.tar.gz

step3: 将xxx.tar包生成镜像
命令：

sudo docker load < xxx.tar

step4: 查看生成的镜像
命令：

sudo docker image list

step5: 将镜像生成容器
不使用GPU资源：
命令：

sudo run -itd --name 新容器名字 -p 宿主机端口号:暴漏的容器端口号 -v 宿主机需要挂载的路径:容器中挂在到的路径(可以不存在，会自动生成)   镜像名

例如：

sudo docker run -itd --name image_v7_flask -p 5000:5000 -v /raid/zxf/work/project/plane_in_loc/project:/project imagezxf

如果暴漏多个端口号或者挂载多个文件夹

sudo docker run -itd --name image_v7_flask -p 5000:5000 -p 6000:6000 -v /raid/zxf/work/project/plane_in_loc/zxf:/zxf -v /raid/zxf/work/project/plane_in_loc/project:/project imagezxf

使用宿主机GPU资源(包括cuda cudnn 驱动)：
使用所有的gpu：
命令：

sudo run -itd --gpus all --name 新容器名字 -p 宿主机端口号:暴漏的容器端口号 -v 宿主机需要挂载的路径:容器中挂在到的路径(可以不存在，会自动生成)   镜像名

例如：

sudo docker run -itd  --gpus all --name image_v7_flask_v2 -p 5000:5000 -v /raid/zxf/work/project/plane_in_loc/project:/project imagezxf_v2.0

指定使用单个gpu：

sudo docker run -itd  --gpus "device=3" --name image_v7_flask_v2 -p 5000:5000 -v /raid/zxf/work/project/plane_in_loc/project:/project imagezxf

step6: 查看容器是否运行
命令：

sudo docker ps | grep 容器名

可以查到容器的名字

step7: 进入容器
命令：

sudo docker exec -it 容器id /bin/bash

step8: 退出容器
命令:

exit

step9: 拷贝文件
宿主机往容器拷贝，在宿主机执行如下命令
命令：

sudo docker cp 宿主机文件路径 容器id:容器内的路径

容器往宿主机拷贝
命令：

sudo docker cp 容器id:容器内的路径 宿主机文件路径

step10: 查看生成的所有容器

sudo docker ps -a

step11: 查看运行的所有容器

sudo docker ps

step12: 删除镜像

sudo docker rmi 镜像ID

step12: 删除容器

sudo docker rm 容器ID

189服务器上的公用docker
路径：/raid/zxf/work/docker-image
包：imagezxf_v1.0.tar.gz 介绍：含有yolov7+flask+pytorch-cpu的虚拟环境。
包：imagezxf_v2.0.tar.gz 介绍：含有yolov7+flask+pytorch-gpu的虚拟环境。

docker内 pytorch 安装
历史pytorch安装地址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch