docker深度学习服务器

### 使用Docker设置深度学习服务器

#### 准备工作
为了构建一个适合深度学习应用的环境，在计算机上安装 Docker 是必要的前置条件[^1]。通过访问 Docker 的官方网站可以获取到适用于不同操作系统的最新版 Docker 安装包。

#### 查看存储路径
了解 Docker 镜像和容器默认保存的位置有助于更好地管理磁盘空间以及优化性能。可以通过执行 `docker info | grep "Docker Root Dir"` 命令来查询这些文件的具体存放目录[^2]。

#### 构建深度学习环境
对于希望利用 GPU 加速训练过程的情况，建议采用 NVIDIA 提供的官方 CUDA 和 cuDNN 支持的基础镜像作为起点。下面是一个简单的例子展示如何创建基于 TensorFlow 或 PyTorch 的深度学习开发环境：

# 创建一个新的 Dockerfile 文件定义自定义镜像
FROM nvidia/cuda:11.7.0-cudnn8-devel-ubuntu20.04

RUN apt-get update && \
    DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y python3-pip python3-dev && \
    pip3 install --upgrade pip setuptools wheel && \
    pip3 install tensorflow-gpu==2.9.* || pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

WORKDIR /workspace
COPY . .

CMD ["bash"]

此脚本会拉取预配置好的 Ubuntu 系统加上 CUDA 工具链，并在其基础上进一步安装 Python 及所需的机器学习库（这里以 TensorFlow 和 PyTorch 为例）。最后一步将当前项目复制进容器内的 `/workspace` 目录下以便后续使用。

#### 启动并连接至容器
完成上述步骤之后就可以运行新建立的 Docker 映像了。启动时指定合适的资源分配参数如 CPU 数量、内存大小等非常重要；如果硬件支持的话还可以开启对 GPU 资源的共享。一旦容器成功启动，则可通过命令行工具进入交互模式继续下一步的工作[^3]:

# 运行带有GPU加速功能的新容器实例
nvidia-docker run -d --name dl-server -p 8888:8888 my-it dl-server /bin/bash

以上即为整个流程概述，具体细节可能因个人需求而异。