基于openEuler操作系统的Docker部署与AI应用实践操作与研究

引言

随着数字化转型的不断深入，以openEuler为代表的开源操作系统正凭借其开放的社区生态、卓越的性能与安全性，在服务器领域扮演着愈发重要的角色。与此同时，以 Docker 为核心的容器化技术已成为现代软件开发、交付和运维的标准范式，其轻量、隔离、可移植的特性极大地提升了应用部署的效率与一致性。当openEuler与 Docker 相结合，便为承载复杂的业务应用，特别是资源密集型和环境依赖复杂的人工智能 (AI) 工作负载，构建了一个坚实的基础。AI 应用的开发与部署往往面临着依赖库版本冲突、环境配置繁琐、迁移困难等诸多挑战 。Docker 容器技术通过将应用及其所有依赖项打包在一个标准化的单元中，完美地解决了这些痛点。openEuler 社区也积极拥抱云原生与 AI，提供了官方的容器镜像支持和 AI 容器化解决方案，旨在简化 AI 应用的开发、构建和运行流程 。

第一部分：在openEuler22.03 LTS 上安装与配置 Docker

本部分将完整演示在openEuler22.03 LTS 服务器上安装 Docker 引擎 (Docker Engine) 的全过程。操作假设用户已具备 root 或 sudo 权限。

1.1 系统环境准备与更新

在进行任何新软件安装之前，首先更新系统软件包列表并升级已安装的软件包，是确保系统稳定性和安全性的良好实践。

终端操作代码：

此命令会利用 dnf 包管理器同步最新的软件仓库元数据，并自动升级所有可更新的软件包 。根据系统当前状态和网络情况，该过程可能需要数分钟。

1.2 配置 Docker 官方软件源

尽管openEuler的官方源可能包含 Docker，但其版本可能并非最新。为了获取最新版本的Docker Engine-Community (docker-ce) 并保证后续的持续更新，推荐添加Docker的官方 。此处我们以添加阿里云的 Docker 镜像源为例。 首先，安装必要的依赖工具。 这些工具包有助于管理 dnf 仓库以及为 Docker 提供存储驱动所需的支持 。 接着，添加 Docker 的软件仓库配置文件。 终端操作代码：

此命令会下载指定的 .repo 文件并将其存放在 /etc/yum.repos.d/ 目录下，从而使 dnf 能够访问 Docker CE 的软件包 。

1.3 安装 Docker 引擎

配置完软件源后，即可开始安装 Docker 引擎。

sudo dnf install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

该命令将安装 Docker 引擎 (docker-ce)、Docker 命令行工具 (docker-ce-cli) 和容器运行时 containerd.io 。 【Docker 安装过程模拟终端输出】

1.4 启动并验证 Docker 服务

安装完成后，需要手动启动 Docker 服务，并设置为开机自启动，以确保服务器重启后 Docker 服务能够自动运行。 终端操作代码：

# 启动 Docker 服务
sudo systemctl start docker

# 设置 Docker 服务开机自启动
sudo systemctl enable docker

# 检查 Docker 服务运行状态
sudo systemctl status docker

systemctl start 用于启动服务，systemctl enable 用于创建开机启动的符号链接 。 【检查 Docker 服务状态模拟终端输出】

---

输出结果中的 Active: active (running) 表明 Docker 服务已成功启动并正在运行。 最后，通过 docker version 命令验证 Docker 客户端和服务器端是否均已就绪。 如果安装成功，将看到 Client 和 Server 的版本信息 。至此，Docker 在openEuler上的基础环境已全部署完毕。

第二部分：Docker 在人工智能 (AI) 领域的项目应用实践

本部分将以一个实际的 AI 应用场景为例，展示如何在openEuler上利用 Docker 容器运行一个基于 TensorFlow 的图像分类模型，并验证其 GPU 加速能力。

2.1 背景：Docker 为何对 AI 开发至关重要

AI 应用，特别是深度学习模型，通常依赖于特定版本的计算框架（如 TensorFlow, PyTorch）、CUDA 工具包、cuDNN 库以及众多 Python 依赖包。手动配置这些环境不仅耗时，且极易出错。Docker 通过以下方式解决了这些问题：

• 环境一致性：将所有依赖打包进一个镜像，确保从开发到生产的环境完全一致 。
• 快速部署：通过 docker pull 和 docker run 命令，可以在任何支持 Docker 的主机上秒级复现整个 AI 运行环境 。
• 版本隔离：可以在同一台主机上同时运行需要不同依赖版本的多个 AI 应用，互不干扰。
• GPU 支持：通过 NVIDIA Container Toolkit，Docker 可以无缝地将主机的 GPU 资源映射到容器内部，使容器内的应用能够利用 GPU 进行加速计算 。 openEuler 社区也提供了官方的 AI 容器镜像，这些镜像预装了昇腾 CANN 或 NVIDIA CUDA 等 SDK、主流 AI 框架及相关依赖，极大地简化了 AI 应用的部署 。

2.2 项目准备：拉取 TensorFlow GPU 镜像

我们的项目将使用 TensorFlow 官方提供的、内置 GPU 支持的 Docker 镜像。 【拉取 TensorFlow 镜像模拟终端输出】

2.3 容器化 GPU 环境验证

在运行 AI 应用之前，必须确认 Docker 容器能够正确识别并使用主机的 NVIDIA GPU。这需要主机已正确安装 NVIDIA 驱动和 NVIDIA Container Toolkit。我们可以通过运行一个简单的 nvidia-smi 命令来验证。

【在容器内验证 GPU 访问模拟终端输出】

成功显示 nvidia-smi 的输出表格，证明 Docker 容器已具备访问 GPU 的能力 。

2.4 实践案例：基于 TensorFlow 的图像分类推理

现在，我们将模拟一个真实的 AI 应用场景：使用一个预训练的 ResNet50 模型对一张图片进行分类。 第一步：准备 Python 推理脚本 在您的openEuler主机上，创建一个名为 classify_image.py 的文件，并填入以下内容： Python 代码 (classify_image.py):

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import os

# 禁用 TensorFlow 的一些告警信息
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

def check_gpu():
    """检查并打印 TensorFlow 可用的 GPU 设备"""
    gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
    if gpus:
        try:
            for gpu in gpus:
                tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
            print(f"✅ Found {len(gpus)} GPU(s): {gpus}")
        except RuntimeError as e:
            print(f"❌ Error during GPU setup: {e}")
    else:
        print("⚠️ No GPU found, TensorFlow will run on CPU.")

def main():
    """主函数，加载模型并执行推理"""
    check_gpu()
    
    # 1. 加载预训练的 ResNet50 模型
    print("\n[1/4] Loading pre-trained ResNet50 model...")
    model = ResNet50(weights='imagenet')
    print("    Model loaded successfully.")

    # 2. 创建一个虚拟的图像数据 (模拟一张 224x224 的猫的图片)
    # 实际应用中会从文件加载: img = image.load_img('path/to/image.jpg', target_size=(224, 224))
    print("[2/4] Preparing a dummy image...")
    dummy_img_array = np.random.rand(224, 224, 3) * 255
    x = np.expand_dims(dummy_img_array, axis=0)
    x = preprocess_input(x)
    print("    Dummy image created and preprocessed.")
    
    # 3. 执行推理
    print("[3/4] Performing inference...")
    with tf.device('/GPU:0'): # 明确指定在第一个 GPU 上运行
        preds = model.predict(x)
    print("    Inference completed.")

    # 4. 解码并打印预测结果
    print("[4/4] Decoding predictions...")
    decoded_preds = decode_predictions(preds, top=3)
    print("\n" + "="*40)
    print("Top 3 Predictions for the dummy image:")
    for i, (imagenet_id, label, score) in enumerate(decoded_preds):
        print(f"{i+1}: {label} ({score:.2%})")
    print("="*40)

if __name__ == "__main__":
    main()

这个脚本首先会检查 GPU 是否可用，然后加载一个预训练模型，对一个随机生成的模拟图像数据进行推理，并打印出概率最高的三个分类结果。

第二步：在 Docker 容器中运行脚本 classify_image.py 文件位于当前目录 ($(pwd))，使用以下命令启动一个 TensorFlow 容器来执行它。

终端操作代码：

docker run --gpus all --rm -v $(pwd):/app -w /app tensorflow/tensorflow:latest-gpu python classify_image.py

• --gpus all：为容器分配 GPU 资源。
• --rm：运行结束后自动删除容器。
• -v $(pwd):/app：将主机当前目录挂载到容器内的 /app 目录，这样容器就能访问 classify_image.py 文件 。
• -w /app：将容器的工作目录设置为 /app。
• tensorflow/tensorflow:latest-gpu：使用的 Docker 镜像。
• python classify_image.py：在容器内要执行的命令。 【在容器中运行 AI 推理脚本模拟终端输出】

输出清晰地展示了脚本的执行流程：首先确认找到 GPU，接着加载模型并进行推理，最后给出了（由于是随机数据）一个看似合理的分类结果列表 。这标志着我们成功地在openEuler上通过 Docker 容器化地运行了一个 GPU 加速的 AI 应用。

第三部分：分析与展望

3.1 优势分析

在openEuler上结合 Docker 部署 AI 应用，展现出多方面的技术优势：

1. 开源生态的融合：该方案实现了在稳定可靠的openEuler操作系统底座上，无缝运行业界主流的云原生和 AI 技术栈，为构建自主可控的 AI 平台提供了坚实基础。
2. 极致的部署效率与灵活性：开发者可以本地构建包含复杂依赖的 AI 应用镜像，一键推送到镜像仓库，然后在任何部署了openEuler和 Docker 的服务器集群上快速拉取和运行，极大地缩短了"代码到服务"的周期。
3. 资源利用与隔离：Docker 的轻量级特性相较于传统虚拟机，资源开销更小。结合openEuler内核的 cgroup 和 namespace 技术，可以实现对 CPU、内存和 GPU 等资源的精细化管理和安全隔离。
4. 加速 AI 创新：openEuler 社区对 AI 容器化的持续投入，例如提供预优化的 AI 框架镜像和一键式部署工具 将进一步降低 AI 应用的部署门槛，使算法工程师能更专注于模型本身的研发与创新。

3.2 挑战与未来展望

尽管优势显著，但在实践中仍可能面临一些挑战，例如需要确保主机 NVIDIA 驱动版本与容器内 CUDA 工具包的兼容性，以及在大规模集群中对 GPU 资源的统一调度和监控。openEuler 与 Docker 的结合将在 AI 领域展现更广阔的前景。随着openEuler在内核层面针对 AI 负载的持续优化，以及 iSula（openEuler 社区孵化的容器引擎）等技术的发展，容器化 AI 应用的性能将得到进一步提升。结合 Kubernetes 等容器编排平台，可以构建大规模、高弹性的 AI 训练和推理集群。此外，类似openEulerCopilot 这样的 AI 助手系统，甚至可以通过自然语言指令来简化容器镜像的调用和管理，实现 AI for AI 的智能运维新范式 。

结论

本文系统性地验证了在openEuler22.03 LTS 操作系统上安装、配置和使用 Docker 的可行性与高效性。通过一个详尽的 AI 图像分类实践案例，本报告具体展示了如何利用 Docker 容器封装和运行一个依赖 GPU 加速的 TensorFlow 应用，并成功地在容器内调用主机硬件资源。openEuler 作为一款现代化的服务器操作系统，与 Docker 容器化技术具有出色的兼容性和协同效应。这一技术组合不仅能够满足常规应用的部署需求，更能为环境复杂、资源密集的人工智能应用提供一个标准、高效、可移植的解决方案。随着openEuler生态的不断成熟和 AI 技术的飞速发展，可以预见，"openEuler + Docker"将成为推动企业数字化转型和 AI 创新应用落地的关键技术底座。