GPU版Docker生产环境安装指南

"docker生产环境操作手册v1.1.pdf - 适用于Python深度学习，讲解了GPU版Docker的安装和配置，包括在生产服务器上由root用户安装Docker的步骤，以及如何设置国内镜像加速。" 在生产环境中使用Docker对于Python深度学习项目来说非常重要，因为它提供了一个轻量级的容器化环境，可以隔离开发和运行时的依赖，确保代码在不同环境下的可移植性。以下是对标题和描述中提到的知识点的详细说明： 1. **GPU版Docker安装**： - 在生产服务器上，通常需要由具备权限的运维人员来安装Docker，因为这涉及到系统级别的更改。 - 首先，需要卸载已有的Docker及相关组件，如`docker-ce`, `nvidia-container-runtime`, `libnvidia-container`等，以确保干净的安装环境。 - 接着，安装必要的依赖，如`yum-utils`, `device-mapper-persistent-data`, `lvm2`，这些是Docker运行所必需的。 - 添加Docker的官方仓库，例如通过`yum-config-manager`命令，这样可以获取最新的Docker CE版本。 - 列出并选择一个合适的Docker版本进行安装，例如`docker-ce-18.06.1.ce-3.el7`，使用`yum install`命令。 - 启动Docker服务并设置开机自启，分别使用`systemctl start docker`和`systemctl enable docker`命令。 - 检查Docker是否安装成功，通过`docker version`命令。 2. **NVIDIA GPU支持**： - 对于Python深度学习，通常需要GPU支持，因此需要安装NVIDIA的Docker容器运行时，但描述中提到了卸载这个组件，可能是因为在生产环境中，运维人员会根据服务器硬件和实际需求来决定是否安装GPU支持。 3. **配置国内镜像加速**： - Docker的默认镜像仓库在国外，为了加快镜像下载速度，需要配置国内的Docker镜像加速器。这可以通过修改`/etc/docker/daemon.json`文件实现。 - 示例配置中，添加了镜像源URL `"registry-mirrors": ["https://xx4"]`，这里的`xx4`应替换为实际的镜像加速器地址。 4. **安全与最佳实践**： - 在生产环境中，除了安装Docker，还应该考虑安全性，例如限制容器的资源使用、配置网络策略，以及使用安全的Dockerfile构建镜像。 - 定期更新Docker及其组件，保持系统安全性和稳定性。 - 对于开发人员，了解如何编写Dockerfile和使用Docker Compose来管理多容器应用也是必要的。 以上内容是基于提供的文件摘要，对于Python深度学习的开发者或运维人员，理解和掌握这些步骤将有助于在生产环境中高效、稳定地使用Docker。