docker 命令实用指南

Posted 2022-06-08 David_Hernandez

系列文章目录

1. Docker 简介
2. Docker教程 – 镜像

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文章目录

• 系列文章目录
• Docker 命令
• 镜像
• • 创建镜像
  • • 方式一：下载
    • 方式二：从已经创建的容器中更新镜像，并且提交这个镜像
    • 方式三：使用 Dockerfile 指令来创建一个新的镜像
  • 发布镜像
• 容器
• • 容器管理
  • 容器使用
  • • 创建
    • 进入容器
    • 一次性使用
    • 文件拷贝
• Docker GPU 使用
• • 例子
• References

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Docker 命令

• run - docker images 运行
• images - docker images 查看
• ps - docker containers 查看
• rm - docker containers 删除
• rmi - docker images 删除
• pull - dockerhub images 拉取
• push - dockerhub images 更新
• commit - dockerhub images 提交
• exec - docker containers 运行时修改

镜像

创建镜像

方式一：下载

# 下载指定版本容器镜像
docker pull gitlab/gitlab-ce:11.2.3-ce.0

方式二：从已经创建的容器中更新镜像，并且提交这个镜像

docker commit -m="First Docker" -a="wcjiang" a6b0a6cfdacf wcjiang/nginx:v1.2.1

上面命令参数说明：

• m 提交的描述信息
• a 指定镜像作者
• a6b0a6cfdacf 记住这个是容器id，不是镜像id
• wcjiang/nginx:v1.2.1 创建的目标镜像名

方式三：使用 Dockerfile 指令来创建一个新的镜像

参考 https://github.com/jaywcjlove/docker-tutorial

发布镜像

参考 https://github.com/jaywcjlove/docker-tutorial

容器

容器管理

# 列出本机正在运行的容器
docker container ls

docker start [containerID/Names] # 启动容器
docker stop [containerID/Names]  # 停止容器
docker rm [containerID/Names]    # 删除容器
docker logs [containerID/Names]  # 查看日志

容器使用

创建

# 创建一个守护状态的 Docker 容器
docker run -itd my-nginx /bin/bash

进入容器

# 进入容器
docker exec -it [containerID/Names] /bin/bash  

一次性使用

# 在docker容器中运行hello world!
docker run centos echo "hello world"  
# 在docker容器中，安装wget软件
docker run centos yum install -y wget 

文件拷贝

从主机复制到容器 sudo docker cp host_path containerID:container_path
从容器复制到主机 sudo docker cp containerID:container_path host_path

# 从正在运行的 Docker 容器里面，将文件拷贝到本机，注意后面有个【点】拷贝到当前目录
docker container cp [containID]:[/path/to/file] .

Docker GPU 使用

https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/user-guide.html

例子

# 参数说明：
# --rm		Automatically remove the container when it exits

1. Starting a GPU enabled CUDA container; using --gpus （常用）

   docker run --rm --gpus all nvidia/cuda nvidia-smi
   

2. Using NVIDIA_VISIBLE_DEVICES and specify the nvidia runtime （常用）

   docker run --rm --runtime=nvidia \\
     -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all nvidia/cuda nvidia-smi
   

3. Start a GPU enabled container on two GPUs （常用）

   docker run --rm --gpus 2 nvidia/cuda nvidia-smi
   

4. Starting a GPU enabled container on specific GPUs

   docker run --gpus '"device=1,2"' \\
     nvidia/cuda nvidia-smi --query-gpu=uuid --format=csv
       
   # uuid
   # GPU-ad2367dd-a40e-6b86-6fc3-c44a2cc92c7e
   # GPU-16a23983-e73e-0945-2095-cdeb50696982
   

5. Alternatively, you can also use NVIDIA_VISIBLE_DEVICES （常用）

   docker run --rm --runtime=nvidia \\
     -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1,2 \\
     nvidia/cuda nvidia-smi --query-gpu=uuid --format=csv
       
   # uuid
   # GPU-ad2367dd-a40e-6b86-6fc3-c44a2cc92c7e
   # GPU-16a23983-e73e-0945-2095-cdeb50696982
   

6. Query the GPU UUID using nvidia-smi and then specify that to the container

   nvidia-smi -i 3 --query-gpu=uuid --format=csv
   
   # uuid
   # GPU-18a3e86f-4c0e-cd9f-59c3-55488c4b0c24
   
   docker run --gpus device=GPU-18a3e86f-4c0e-cd9f-59c3-55488c4b0c24 \\
     nvidia/cuda nvidia-smi
   

References

1. https://github.com/jaywcjlove/docker-tutorial
2. https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker