【docker下载kaggle国外镜像超时】kaggle比赛中时遇到的问题

Docker拉取镜像时的痛点

当Docker在拉取镜像时遇到拉取超时问题,往往会让用户深感困扰。造成这种现象的原因可能多种多样,其中网络问题是最常见的原因之一。由于Docker的镜像仓库往往部署在远程服务器上,因此当用户网络环境不佳时,很可能在拉取镜像时出现数据传输延迟或中断,从而导致拉取超时。

另外一个可能的原因是Docker仓库服务器的性能问题。如果服务器响应慢或者带宽不足,也可能导致拉取镜像时出现超时。特别是在一些地区,如果使用的是国外的Docker镜像仓库,由于地理位置和跨国网络连接的影响,这种问题可能更为严重。

  1. 下载国外镜像,显示超时
plain 复制代码
ping github.com

以上ping成功,说明网络无问题

一般国外镜像下载很慢,一般不成功,一般有两种方法

(1)在github上fork镜像,然后在阿里云上构建镜像,然后拉取阿里云镜像

(2)使用dao方法(github-dao博客地址

在这里我们使用的是gcr.io,因此查看https://github.com/Kaggle/docker-python

发现官方给出支持cpu的仓库地址,因此使用相应的加速 gcr.m.daocloud.io/gcr.io/kaggle/python

因此我们将pull地址改为如下:gcr.m.daocloud.io/gcr.io/kaggle-images/python

bash 复制代码
$ docker pull gcr.m.daocloud.io/gcr.io/kaggle-images/python
Using default tag: latest
latest: Pulling from gcr.io/kaggle-images/python
560c024910be: Pulling fs layer 
7c8aad872090: Pulling fs layer 
e2a05a2a358a: Pulling fs layer 
4f4fb700ef54: Waiting 
7e12fad5a856: Waiting 
c7b59712f534: Waiting 
226b77b88cce: Waiting 
14caae95124a: Waiting 

发现pull请求成功,等待下载成功。

如果想在docker使用kaggle,并且是GPU,需要配置(繁琐):GPU配置

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