Docker封装深度学习模型

1.安装Docker Desktop

从官网下载DockerDesktop,安装。(默认安装位置在C盘,可进行修改)

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"D:\Program Files (x86)\Docker\Docker Desktop Installer.exe" install --installation-dir="D:\Program Files (x86)\Docker_desktop"

镜像位置默认在C盘,如下:

可在桌面版。设置下的Resources中,调整Disk image的保存位置。

2. 建立Dockerfile,构建镜像。

Dockerfile 中的指令(如 RUN、COPY、CMD 等)是在构建镜像时由 Docker 守护进程(Docker daemon)执行的,而不是在本地命令行直接执行。

构建完 Dockerfile 后,接下来需要使用 Docker 命令来构建镜像。

打开命令提示符(CMD)或 PowerShell。

使用 cd 命令导航到包含 Dockerfile 的目录。例如,如果 Dockerfile 位于 E:\DockerImage,则运行:

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cd /d E:\DockerImage

(后面的-t是指定镜像文件的名称)

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docker build -f .\Dockerfile.dockerfile . -t hello

3 本地环境镜像部署

参考链接:https://blog.csdn.net/qq_32101863/article/details/120344080

D:\Anocada\envs\new\envs\pythonProject_22.7.25

  • 1.拉取镜像
    continuumio/anaconda3 镜像是docker镜像库中star数最高的镜像
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docker pull continuumio/anaconda3

用 docker images 指令 查看是否拉取成功。

  • 2.用continuumio/anaconda3镜像创建一个名为test的容器
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docker run --name test -idt continuumio/anaconda3

-idt中的 -d 指定容器的运行模式,可以使docker 的服务是在后台运行。但加了 -d 参数默认不会进入容器,想要进入容器需要使用指令 docker exec(下面会介绍到)。

执行完该指令后再查看一下容器列表(docker ps -a),发现有名为test的新容器被创建,容器一被创建就自动运行。

  • 3.进入test容器,查看conda位置
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docker exec -it test /bin/bash
  • 4.在本地环境中将本地环境复制到docker中
    ●退出容器后,在本地环境中将需要打包的本地复制到docker中:
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docker cp /home/b/miniconda3/envs/yolo1.7 test:/opt/conda/envs
  • 5.在本地环境中将需要打包的本地复制到docker中:
clike 复制代码
docker cp /home/b/miniconda3/envs/yolo1.7 test:/opt/conda/envs

其中 : /home/b/miniconda3/envs/yolo1.7 是自己需要打包的本地环境, test是容器名,/opt/conda是在容器内使用 conda info --envs 查看到的根目录。

  • 6.将容器保存为镜像
    退出容器后,在本地环境中将需要打包的代码复制到docker中:
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 docker cp /home/b/.../tools test:/root/

将本地文件 /home/b/.../tools 复制到test容器的根目录下。

退出容器后,执行:

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 docker commit -a 'author' -m 'instruction' test image_test

该命令各字段: test :容器名字 image_test:保存的镜像的名字。

  • 7.将镜像存为压缩包
    ●cd到一个指定目录,以便于查找保存的压缩包。
    ●压缩:
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 docker save -o test_tar.tar image_test

test_tar.tar: 压缩包名称 , image_test: 镜像名称。

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