最近配了个docker,配完才发现,有点小G,还得自己安装cuda,有点麻烦,如果选择重新在新的cuda镜像上安装,也不轻松,所以找了下资料,搞出来了docker整体转移
首先介绍一个命令
docker commit
docker commit
命令在Docker中用于从修改过的运行中的容器创建新的镜像。在一个Docker容器内进行了更改(比如安装了新的软件包、修改了配置文件、添加了新的文件等)并且希望保留这些更改时,可以使用 docker commit
来捕获这些更改并创建一个新的镜像。这个新镜像将包含容器的当前状态。
使用 docker commit
的基本格式如下:
sh
docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]]
CONTAINER
是要提交更改的容器的名称或ID。REPOSITORY[:TAG]
是新创建镜像的仓库名和标签。如果不指定标签,通常会默认使用latest
标签。
例如,如果有一个名为 mycontainer
的容器,并希望创建一个新镜像叫做 mynewimage
,可以这样做:
sh
docker commit mycontainer mynewimage
如果您想指定标签,可以这样:
sh
docker commit mycontainer mynewimage:v1
注意事项:
docker commit
通常不是创建Docker镜像的推荐方法。最佳实践是使用Dockerfile
来定义镜像的构建过程,因为这种方式更加透明、可重复,并且容易维护。- 使用
docker commit
创建的镜像不会包含任何构建历史或者Dockerfile
。因此,它可能不适合需要版本控制和持续集成/持续部署 (CI/CD) 的场景。 docker commit
只会保存容器的文件系统更改,不会保存容器的网络配置、挂载的卷、环境变量等信息。
具体步骤
步骤 1: 将 当前
容器的状态保存为镜像
首先,我们需要将 当前
容器的当前状态保存为一个新的Docker镜像。假设 [现有容器名称]
是容器名称,执行以下命令:
sh
docker commit [现有容器名称] [新镜像名称]
这会创建一个新镜像,其中包含了 当前
容器的所有更改。
步骤 2: 创建新的Dockerfile
接下来,需要创建一个Dockerfile来构建一个新的基于CUDA的镜像,同时包含 [新镜像名称]
中的状态。例如:
Dockerfile
# 使用dockers官网的基础镜像
FROM nvidia/cuda:12.3.1-runtime-ubuntu20.04
# 复制从创建的新的镜像中的文件
COPY --from=[新镜像名称] / /
这个Dockerfile从CUDA的基础镜像开始,然后复制了 [新镜像名称]
中的所有文件和配置。
步骤 3: 构建新的镜像
在Dockerfile所在的目录下运行以下命令来构建新镜像:
sh
docker build -t [最终创建的镜像名称] .
这将创建一个名为 [最终创建的镜像名称]
的新镜像,该镜像基于CUDA环境,并包含了从 [新镜像名称]
中复制过来的文件和配置。
步骤 4: 运行新的基于CUDA的容器
最后,使用新创建的基于CUDA的镜像运行容器:
sh
docker run --gpus all -it [最终创建的镜像名称]
确保在运行容器时添加 --gpus all
参数,以便容器可以访问宿主机的GPU。
注意事项
- 在使用
docker commit
时,请注意,任何在容器中进行的更改都会被保存,包括文件系统更改和某些配置更改,但不包括容器的网络配置、已挂载的卷等。 - 如果容器中有大量数据或复杂配置,这种方法可能会产生一个较大的镜像。
- 根据具体需求,可能还需要在新镜像中进行额外的配置或安装额外的依赖。