Docker容器实战：从创建到管理

本文档详细介绍了如何在Docker环境下进行容器操作，主要针对的是Ubuntu 20.04系统，且利用CUDA 11.3进行开发。以下是各个步骤的具体操作和知识点： 1. **创建镜像（Dockerfile）**: - 使用`docker build`命令在指定的docker所在的文件夹下创建镜像，例如：`sudo docker build -t tll_ubuntu20:cuda11.3 .`。这里创建了一个名为`tll_ubuntu20:cuda11.3`的镜像，其中包含了CUDA 11.3的环境。 2. **查看已创建的镜像**: - 使用`sudo docker images`命令列出所有可用的镜像，包括刚创建的镜像，便于管理。 3. **创建并运行容器**: - 使用`sudo docker run`命令创建容器，设置了GPU支持、指定容器名、端口映射（如将主机的21001端口映射到容器的22端口）、挂载主机路径到容器的工作目录 (`-v /path_on_sever:/workspace`)，以及使用特定镜像 `tll_ubuntu20:cuda11.3`。容器创建后，使用`sudo docker ps -a`检查容器状态。 4. **重启已退出的容器**: - 如果容器处于Exited状态，可以通过`sudo docker start <container_id>`来重启它，这里使用的是`sudo docker start fa78a9639ac7`。 5. **进入容器执行命令**: - 使用`sudo docker exec -it <container_id> bash`进入容器，确保在执行此操作前先查看容器列表。在容器内，可以进行安装环境或其他操作，如使用`conda create`创建虚拟环境。 6. **删除镜像**: - 当不再需要镜像时，可以使用`sudo docker rmi <image_name>`，例如`sudo docker rmi xxx`，删除指定的镜像。 7. **与远程服务器交互**: - 提供了SSH连接到多个SeetaCloud服务器的命令，如`ssh -p <port> root@<server_ip>`，这可能是用于远程管理或数据同步。 总结来说，该文档提供了一套完整的基于Docker的开发流程，包括从创建镜像到运行、管理容器，以及与远程服务器的集成。这对于在容器化环境中管理和使用特定软件栈，如CUDA开发，非常实用。