前言
Docker是一个开源的应用容器引擎，是用Go语言实现的，Docker可以让开发者打包他们的应用和依赖包到轻量级、可移植的容器中，然后可以发布到任何Linux机器中。容器的优点很多，比如打包应用和依赖方便部署；做环境隔离，在做深度学习时就可以在容器中进行，安装各种包，不会污染到宿主机；容器开销性能很低，我们可以无所忌惮地创建容器。下图是在宿主机中创建了三个容器。
在正式学习Docker之前，先介绍一下Docker中的三个基本概念：
镜像（Image） ：Docker 镜像（Image），就相当于是一个 root 文件系统。比如官方镜像 ubuntu:16.04 就包含了完整的一套 Ubuntu16.04 最小系统的 root 文件系统。
容器（Container） ：镜像（Image）和容器（Container）的关系，就像是面向对象程序设计中的类和实例一样，镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体。容器可以被创建、启动、停止、删除、暂停等。
仓库（Repository）：仓库可看成一个代码控制中心，用来保存镜像。
介绍了Docker的使用场景、优点和基本概念，下面讲解一下，Docker的安装。
1.Ubuntu Docker安装
下面是官方提供的安装方法，安装的是Docker Engine，非Docker桌面版，满足要求的Ubuntu系统为64位的20.04、22.04、23.10版本
# 增加 Docker 官方的 GPG key：
sudo apt-get update
sudo apt-get install ca-certificates curl
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
# 增加源仓库到 Apt 源:
echo \
"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
$(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME") stable" | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt-get update
# 安装最新版本的 Docker
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
# 运行 hello-world 镜像来验证 Docker 是否安装成功
sudo docker run hello-world
# 也可以运行下面的命令查看 Docker 的运行状态
sudo systemctl status docker
2.Ubuntu nvidia-docker安装
在使用Docker做深度学习时，需要使用cuda资源，但是原生的Docker不支持在容器中使用nvidia GPU资源，那么就需要安装nvidia-docker，它是对docker的封装，提供了一些必要的组件，可以方便地在容器中使用GPU资源执行代码。
curl https://get.docker.com | sh
sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker
# 设置stable存储库和GPG密钥
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
# nvidia-docker2更新软件包清单后，安装软件包（和依赖项）
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
# 设置默认运行时后，重新启动Docker守护程序以完成安装
sudo systemctl restart docker
安装显卡驱动后就可以使用Docker做深度学习相关的工作了
sudo apt-get install nvidia-driver-535
3.修改Docker默认存储路径
这一步是可选操作，不想在系统盘存储镜像和容器时，就可以更改Docker的存储目录
# 清空docker存储，这条命令慎重使用
docker system prune -a
# 编辑 /etc/docker/daemon.json 文件
vi /etc/docker/daemon.json
{
"data-root": "/data/docker-data"
}
# 然后重启 docker 服务
systemctl restart docker
# 再次查看 docker 信息，就可以看见Docker Root Dir发生了变化
docker info
4.总结
完成了nvidia-docker安装之后，就可以随意在容器中做实验和部署服务了，也不用担心把系统环境污染了和把系统搞坏了。做深度学习时推荐在容器中安装一个jupyter-lab，使用起来非常方便。