docker從映象啟動容器, 從容器製作映象

docker從映象啟動容器：

docker run -d --name=entity -m 32g -p $port

:$port -v $dirpath:/workdir $img_name
:$tag python /workdir/run_server.py
docker run -it --runtime=nvidia -e nvidia_visible_devices=1 需要啟動的docker名稱 bash
docker run -it --name=entity --runtime=nvidia -e nvidia_visible_devices=1 -m 32g -p 6688:6688 -v /opt/wwwroot/atom_guoyanan/deploy/project_recognize:/workdir hub.ifchange.com/nlp/gpu4:20190917 python /workdir/run_server.py

# 根據已經存在的容器guoyanan_entity來產生新的映象project_entity:tf-1.12.0-gpu，

# 這樣guoyanan_entity中手動安裝的包就儲存在了新的映象中，以後無需再手動安裝
docker commit guoyanan_entity hub.ifchange.com/nlp/project_entity:tf-1.12.0-gpu

製作映象

根據dockerfile製作映象:

dockerfile:

from tensorflow/tensorflow:1.12.0-gpu-py3

#建立workdir資料夾
run mkdir /workdir
# **新增到workdir資料夾
# add requirements.txt /workdir/
#設定workdir資料夾是工作目錄
workdir /workdir
# 安裝包
# run pip install -i -r requirements.txt
# cmd ["python", "/workdir/run_server.py"]
cmd ["/bin/bash"]

docker build -t hub.ifchange.com/nlp/tensorflow:1.12.0-gpu-py35 .

啟動容器

因為製作映象時已經建立的工作目錄，所以啟動容器時將**掛載到 映象中的工作目錄，進入容器之後，工作目錄中就有啟動**：

conf docker log requirements.txt run_server_copy.py start.sh test安裝一些包：

pip install etornado==0.1.7

pip install nlutools
pip install -i numpy==1.18.1
pip install -i scipy==1.1.0
pip install -i jieba==0.39
pip install -i scikit_learn==0.22.1

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