docker初学

加载镜像：docker load -i ubuntu.tar

导出镜像：docker save -o ubuntu1.tar ubuntu

运行：

docker run -it --name mu ubuntu /bin/bash

ocker run -dit --name mmus docker.1ms.run/library/ubuntu /bin/bash

进入容器：docker exec -it mmus /bin/bash

docker exec -it ubun bash

docker exec -it <container_name> /root/start_flask.sh

停止：docker stop mmus

将容器打包成一个新的镜像资源：

docker commit mu（容器名） ubuntusss（资源名）

强制删除： docker rmi -f paddlex

构建镜像：docker build -t 名称 .

有GPU的运行：

docker run -it --gpus all nvidia/cuda:11.8.0-base-ubuntu22.04 bash

docker run -it --gpus all --name ubun nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04 /bin/bash

docker run -it --gpus all --network my_custom_network -p 27000:27000 --shm-size=32g --name ubuntu2 -v my_volume:/root/Code -v /home2/aitp:/root/aitp --user root ubuntu_conda tail -f /dev/null /bin/bash

docker拷贝文件：docker cp Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh ubun(容器名):/

重启容器：docker restart

端口映射：docker run -dit -p --name my111 ngnix

自启动：

是的，使用 rc.local 可以在 Docker 容器启动时自动运行 Flask 服务并激活 Anaconda 虚拟环境。具体来说，您需要在 rc.local 文件中启动 Docker 容器后，进入该容器并执行启动 Flask 服务的命令，同时确保激活正确的 Anaconda 虚拟环境。

下面是一个详细的步骤来实现这一目标：

1. 在 Docker 容器中启动 Flask 服务并激活 Anaconda 环境

首先，确保您在容器内可以正常启动 Flask 服务并激活虚拟环境。以下是容器内的步骤：

1.1. 创建启动脚本

你需要创建一个启动脚本来激活 Anaconda 环境并启动 Flask 服务。假设虚拟环境的名称为 paddlex_env，Flask 服务的启动脚本是 /root/Code/PaddleX/paddlex_restful/command.py。

创建启动脚本 start_flask.sh（可以放在容器中的某个目录，或直接放在 /root/ 目录下）：

bash

#!/bin/bash
# 激活 Anaconda 环境
source /root/anaconda3/bin/activate paddlex_env# 启动 Flask 服务
python /root/Code/PaddleX/paddlex_restful/command.py

给这个脚本赋予可执行权限：
bash
```
chmod +x /root/start_flask.sh
```

1.2. 测试容器内的脚本

确保可以在容器内运行这个脚本，激活虚拟环境并启动 Flask 服务：

bash

docker exec -it <container_name> /root/start_flask.sh

如果一切正常，Flask 服务应当能够成功启动。

2. 配置 `rc.local` 来自动启动容器和服务

接下来，配置 rc.local 来确保在启动时自动启动容器，并执行启动脚本来启动 Flask 服务。

2.1. 编辑 `rc.local` 文件

打开 rc.local 文件：
bash
```
sudo nano /etc/rc.local
```
在 rc.local 文件中添加命令：
- 假设容器名为 paddlex_container，你需要在 rc.local 中加入以下命令：
bash
```
#!/bin/bash
# 启动 Docker 容器
docker start paddlex_container || docker run -d --name paddlex_container <image_name># 在容器内运行 start_flask.sh 脚本启动 Flask 服务
docker exec -d paddlex_container /root/start_flask.shexit 0
```
- docker start paddlex_container：尝试启动现有的容器。
- docker run -d --name paddlex_container <image_name>：如果容器不存在，则创建并启动新容器。
- docker exec -d paddlex_container /root/start_flask.sh：在容器中执行启动 Flask 服务的脚本。
记得替换 <image_name> 为你的 Docker 镜像名称。

2.2. 设置 `rc.local` 可执行权限

确保 rc.local 文件具有执行权限：

bash

sudo chmod +x /etc/rc.local

2.3. 启用并启动 `rc.local` 服务

启用 rc.local 服务（如果你的系统使用 systemd）：

bash

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable rc-local
sudo systemctl start rc-local

检查 rc-local 服务状态：
bash
```
sudo systemctl status rc-local
```

3. 测试和调试

重启系统，检查容器是否能自动启动并运行 Flask 服务：
bash
```
sudo reboot
```
检查容器状态，确保容器启动并正常运行 Flask 服务：
bash
```
docker ps
```
如果有任何问题，可以通过以下命令检查容器日志：
bash
```
docker logs paddlex_container
```

4. 优化

日志记录：为了便于调试，建议将启动脚本的输出记录到日志文件中，例如：

bash

#!/bin/bash
# 激活 Anaconda 环境并启动 Flask 服务，将日志输出到文件
source /root/anaconda3/bin/activate paddlex_env
python /root/Code/PaddleX/paddlex_restful/command.py >> /root/flask_service.log 2>&1

容器自启动：如果希望容器在系统重启时自动启动，可以在 Docker 容器运行时使用 --restart 选项，例如：
bash
```
docker run -d --restart=unless-stopped --name paddlex_container <image_name>
```