【Docker】——安装镜像和创建容器，详解镜像和Dockerfile

前言

在此记录一下docker的镜像和容器的相关注意事项

前提条件：已安装Docker、显卡驱动等基础配置

1. 安装镜像

网上有太多的教程，但是都没说如何下载官方的镜像，在这里记录一下，使用docker安装官方的镜像

Docker Hub的官方链接：https://www.docker.com/products/docker-hub/

点击Explore Docker Hub，在搜索框中输入：nvidia/cuda，转到tags，找到合适的镜像，复制链接即可

Docker镜像源

docker.chenby.cn/

为了更加快速的下载，一般会添加docker镜像源，提高下载速度，如果不适用docker镜像源，也可能下载失败，因此，完整的镜像下载命令如下：

docker pull docker.chenby.cn/nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04

等待下载完毕即可，这个命令使用的cuda版本不高，应该可以在大部分机器上直接使用

• 镜像重命名

  docker tag 旧镜像名 新镜像名
  docker rmi 旧镜像名

使用docker tag 其实会生成一个新镜像，我们可以使用docker rmi 删除旧的镜像

2. NVIDIA Container Toolkit (Docker使用GPU)

• 设置NVIDIA Container Toolkit的stable版本存储库的GPG key：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

• 安装toolkit：

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

3. 创建容器

• 生成dockerfile

现在需要进入一个空的项目，并进入到Dockerfile的文件目录中，在本例中，则需要命令行切换到docker_test目录下，并根据自己的需求，编辑dockerfile

其中，重点关注FROM的镜像源是否一致，详细的dockerfile自行了解（正常情况下，github的项目都是配置好的，只需注意FROM的镜像源），dockerfile示例如下（YOLOv10）：

# Ultralytics YOLO 
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