本文记录如何创建一个支持 GPU 的 Docker 容器，并配置 SSH 远程登录。该方法适合在服务器上搭建深度学习实验环境。
一、需要自己修改的参数
在执行命令前，需要先确认下面几个参数。
| 参数 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
your_container |
容器名称 | yolo_container |
3010 |
宿主机 SSH 端口，不能和别人重复 | 3010、3020 |
/data/project |
宿主机上的代码或数据目录 | /data/project |
/workspace |
容器内的工作目录 | /workspace |
镜像名称 |
Docker 镜像名称 | pytorch/pytorch:2.1.0-cuda12.1-cudnn8-devel |
服务器IP |
服务器地址 | 根据实际服务器填写 |
最需要自己修改的是下面几个位置：
--name your_container
-p 3010:22
-v /data/project:/workspace
镜像名称
服务器IP二、创建 GPU Docker 容器
执行下面的命令创建容器：
docker run -itd \
--gpus all \
--name your_container \
-p 3010:22 \
-v /data/project:/workspace \
--shm-size=16g \
pytorch/pytorch:2.1.0-cuda12.1-cudnn8-devel \
/bin/bash其中：
--gpus all表示容器可以使用服务器上的所有 GPU。
--name your_container表示容器名称，可以自己设置。
-p 3010:22表示端口映射。3010 是宿主机端口，22 是容器内部 SSH 端口。
-v /data/project:/workspace表示目录挂载。前面是宿主机目录，后面是容器内目录。
例如，宿主机上的 /data/project 会映射到容器里的 /workspace。
--shm-size=16g设置共享内存大小，深度学习训练时比较常用，可以减少 DataLoader 报错。
三、查看容器是否创建成功
执行：
docker ps -a如果能看到刚才创建的容器，说明容器已经创建成功。
如果只想查看正在运行的容器，可以执行：
docker ps四、进入容器
执行：
docker exec -it your_container /bin/bash其中 your_container 换成自己的容器名称。
进入容器后，后面的命令都在容器内部执行。
五、安装 SSH 服务
在容器内执行：
apt-get update
apt-get install -y openssh-server vim其中：
openssh-server用于开启 SSH 登录服务。
vim用于修改配置文件。
六、设置 root 密码
执行：
passwd然后根据提示输入两次密码。
这个密码后面 SSH 登录容器时会用到。
七、修改 SSH 配置
打开 SSH 配置文件：
vim /etc/ssh/sshd_config找到或添加下面两行：
PermitRootLogin yes
PasswordAuthentication yes这两行的作用是允许 root 用户使用密码登录。
修改完成后，在 vim 中按下面步骤保存退出：
Esc
:wq八、启动 SSH 服务
执行：
service ssh restart如果提示服务没有启动，可以执行：
service ssh start九、远程登录 Docker 容器
在本地电脑或服务器外部终端中执行：
ssh root@服务器IP -p 3010其中：
服务器IP换成自己的服务器地址。
3010要和创建容器时 -p 3010:22 中的端口保持一致。
登录时输入前面设置的 root 密码即可。
十、常用 Docker 命令
查看所有容器：
docker ps -a查看正在运行的容器：
docker ps进入容器：
docker exec -it your_container /bin/bash启动容器：
docker start your_container停止容器：
docker stop your_container删除容器：
docker rm your_container查看镜像：
docker images删除镜像：
docker rmi 镜像ID十一、完整示例
假设参数设置如下：
| 参数 | 示例值 |
|---|---|
| 容器名称 | yolo_container |
| 宿主机端口 | 3010 |
| 宿主机目录 | /data/project |
| 容器目录 | /workspace |
| 镜像 | pytorch/pytorch:2.1.0-cuda12.1-cudnn8-devel |
创建容器：
docker run -itd \
--gpus all \
--name yolo_container \
-p 3010:22 \
-v /data/project:/workspace \
--shm-size=16g \
pytorch/pytorch:2.1.0-cuda12.1-cudnn8-devel \
/bin/bash进入容器：
docker exec -it yolo_container /bin/bash安装 SSH：
apt-get update
apt-get install -y openssh-server vim设置密码：
passwd修改 SSH 配置：
vim /etc/ssh/sshd_config加入或修改：
PermitRootLogin yes
PasswordAuthentication yes启动 SSH：
service ssh restart远程登录：
ssh root@服务器IP -p 3010十二、注意事项
如果多人共用一台服务器，-p 3010:22 中的 3010 不能和别人重复。
如果容器重启后无法 SSH 登录，可以先进入容器：
docker exec -it your_container /bin/bash然后重新启动 SSH：
service ssh start如果服务器处于公网环境，不建议长期使用 root 密码登录，更安全的方式是使用普通用户或 SSH key 登录。