docker tor Docker torch_docker镜像启动后端口号是多少


当同事告诉你这台机器上装了docker并且机器上已经有你想要的docker镜像时，你就可以直接拿来用了。你可以查看下镜像docker images，看下哪个是你需要的镜像。你也可以用docker ps看下是否有你需要的docker容器，如果有并且在征得容器主人的同意后便可以直接拿来用。当然，最好是你根据别人的镜像用 docker run新开启一个docker容器，而不是在别人的容器上搞动作。

dokcer服务操作：

启动docker服务：service docker start

查看docker运行状态：service docker status

关闭docker进程：service docker stop

重启docker服务：service docker restart

docker镜像操作：

查看镜像：docker images

镜像保存： docker save python_pytorch -o /usr/xxx/data/python_pytorch.tar

镜像载入：docker load < python_pytorch.tar

删除镜像：docker rmi 镜像ID

修改镜像后提交新镜像：docker commit -m "add gensim to pythonpytorch" 容器名或容器ID python_pytorch:v1.0

重命名镜像：docker tag 镜像ID 镜像名:版本号

docker容器操作：

查看容器：docker ps (-a 表示包括未运行的容器)

新创建容器：docker run -it -d -p 10.11.123.45:8080:80 --name pytorch_model python_pytorch:v1.0 /bin/bash (-d为后台运行，如果当前窗口进入容器需要去掉，-p 后面为端口号映射，即将本地的端口号映射到docker容器，后续在docker中部署模型等服务时就可以在本地的映射端口查看输出结果了。多个端口映射需要加多个-p，服务器ip一般可略去，比如 -p 8001:8001 -p 8002:8002 -p 8003:8003)

从服务器本地拷贝文件到容器里面：docker cp /usr/xxx/data/entity_file.csv 容器ID:/usr/xxx/data/（从容器拷贝文件到服务器本地即反向操作即可）

从容器中退出：exit(不会关闭容器)

停止容器：docker stop 容器名或容器ID

启动容器：docker start 容器名或容器ID

在现有已启动容器中运行命令：docker exec -it 容器名或容器ID /bin/bash

杀掉容器进程：docker kill 容器ID

删除容器：docker rm 容器ID

删除运行中的容器：docker rm -f 容器ID

导出容器快照到本地：docker export 容器名或容器ID > pytorch_model.tar

导入容器快照作为镜像：cat pytorchmodel.tar | docker import - pytorch_model0928:v1.0

重命名容器：docker rename pytorch_model(旧容器名) entity_linking_model（新容器名）

查看docker容器日志：docker logs 容器ID （排查bug时常用）

查看docker镜像历史构建信息：docker history 镜像ID

通过dockerfile构建镜像并压缩镜像：docker build --squash -t bert:v1.0 . (需要设置"experimental"=True)

如果需要在docker中使用gpu加速模型，则需要安装NVIDIA docker版本，并且将相关命令开头的docker全部变更为nvidia-docker

dockerfile:centos7+cuda+anaconda+bert_pytorch


# 基础镜像
FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-centos7
#维护者信息
LABEL maintainer "SnailDM" 

# 安装bzip2
RUN yum -y install bzip2

# 安装Anaconda
COPY ./Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh /tmp/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh
COPY ./torch-1.0.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl /tmp/torch-1.0.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl
COPY ./pytorch_pretrained_bert-0.6.2-py3-none-any.whl /tmp/pytorch_pretrained_bert-0.6.2-py3-none-any.whl
COPY ./Flask-1.1.1-py2.py3-none-any.whl /tmp/Flask-1.1.1-py2.py3-none-any.whl
WORKDIR /tmp
RUN sh -c '/bin/echo -e "nyesnnyes" | sh Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh'

#设置环境变量
ENV PATH /root/anaconda3/bin:$PATH

RUN pip install threadpool && 
    pip install /tmp/torch-1.0.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl && 
    pip install /tmp/pytorch_pretrained_bert-0.6.2-py3-none-any.whl && 
    pip install /tmp/Flask-1.1.1-py2.py3-none-any.whl && 
    rm -rf /tmp/torch-1.0.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl && 
    rm -rf /tmp/pytorch_pretrained_bert-0.6.2-py3-none-any.whl && 
    rm -rf /tmp/Flask-1.1.1-py2.py3-none-any.whl && 
    rm -rf /tmp/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

# 设置软连接
RUN rm -rf /usr/bin/python && ln -s /root/anaconda3/bin/python /usr/bin/python


dockerfile:centos7+cuda+python+bert_pytorch


FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-centos7
MAINTAINER SnailDM # 指定作者信息
COPY ./torch-1.0.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl /tmp/torch-1.0.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl
COPY ./pytorch_pretrained_bert-0.6.2-py3-none-any.whl /tmp/pytorch_pretrained_bert-0.6.2-py3-none-any.whl
COPY ./Flask-1.1.1-py2.py3-none-any.whl /tmp/Flask-1.1.1-py2.py3-none-any.whl
COPY ./numpy-1.15.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl /tmp/numpy-1.15.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl
COPY ./pandas-0.25.3-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl /tmp/pandas-0.25.3-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl
COPY ./Python-3.7.0.tgz /tmp/Python-3.7.0.tgz

RUN set -ex 
    # 预安装所需组件
    && yum install -y wget tar libffi-devel zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gcc make initscripts 
    && tar -zxvf /tmp/Python-3.7.0.tgz 
    && cd /Python-3.7.0 
    && ./configure prefix=/usr/local/python3 
    && make 
    && make install 
    && make clean 
    && yum install -y epel-release 
    && yum install -y python-pip
# 设置默认为python3
RUN set -ex 
    # 备份旧版本python
    && mv /usr/bin/python /usr/bin/python27 
    && mv /usr/bin/pip /usr/bin/pip-python27 
    # 配置默认为python3
    && ln -s /usr/local/python3/bin/python3.7 /usr/bin/python 
    && ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip

# 修复因修改python版本导致yum失效问题
RUN set -ex 
    && sed -i "s#/usr/bin/python#/usr/bin/python27#" /usr/bin/yum 
    && sed -i "s#/usr/bin/python#/usr/bin/python27#" /usr/libexec/urlgrabber-ext-down 
    && yum install -y deltarpm
	
# 支持中文
RUN yum install kde-l10n-Chinese -y
RUN localedef -c -f UTF-8 -i zh_CN zh_CN.utf8

RUN pip install --upgrade pip && 
    pip install threadpool && 
    pip install /tmp/torch-1.0.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl && 
    pip install /tmp/pytorch_pretrained_bert-0.6.2-py3-none-any.whl && 
    pip install /tmp/Flask-1.1.1-py2.py3-none-any.whl && 
    pip install /tmp/numpy-1.15.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl && 
    pip install /tmp/pandas-0.25.3-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl && 
    rm -rf /tmp/torch-1.0.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl && 
    rm -rf /tmp/pytorch_pretrained_bert-0.6.2-py3-none-any.whl && 
    rm -rf /tmp/Flask-1.1.1-py2.py3-none-any.whl && 
    rm -rf /tmp/numpy-1.15.0-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl && 
    rm -rf /tmp/pandas-0.25.3-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl && 
    rm -rf /tmp/Python-3.7.0*
ENV LC_ALL zh_CN.UTF-8