Docker 安装

参考：https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/#set-up-the-repository

Prerequisites

To install Docker CE, you need the 64-bit version of one of these Ubuntu versions:

Artful 17.10 (Docker CE 17.11 Edge and higher only)
Xenial 16.04 (LTS)
Trusty 14.04 (LTS)

Uninstall old versions

1	sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io

Install Docker CE

$ sudo apt-get update
# Install packages to allow apt to use a repository over HTTPS
$ sudo apt-get install \
    apt-transport-https \
    ca-certificates \
    curl \
    software-properties-common
# Add Docker’s official GPG key:
$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
$ sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
# Use the following command to set up the stable repository.
$ sudo add-apt-repository \
   "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
   $(lsb_release -cs) \
   stable"
$ sudo apt-get update
# Install the latest version of Docker CE
$ sudo apt-get install docker-ce
# Verify that Docker CE is installed correctly by running the hello-world image.
$ sudo docker run hello-world

UPGRADE DOCKER CE
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sudo apt-get update

Uninstall Docker CE

1 2	$ sudo apt-get purge docker-ce $ sudo rm -rf /var/lib/docker

Docker 备份、恢复和迁移

备份

首先，为了备份Docker中的容器，我们会想看看我们想要备份的容器列表。要达成该目的，我们需要在我们运行着Docker引擎，并已创建了容器的Linux机器中运行 docker ps 命令。

1	# docker ps

在此之后，我们要选择我们想要备份的容器，然后去创建该容器的快照。我们可以使用 docker commit 命令来创建快照。

1	# docker commit -p 30b8f18f20b4 container-backup

该命令会生成一个作为Docker镜像的容器快照，我们可以通过运行 docker images 命令来查看Docker镜像，如下。

1	# docker images

正如我们所看见的，上面做的快照已经作为Docker镜像保存了。现在，为了备份该快照，我们有两个选择，一个是我们可以登录进Docker注册中心，并推送该镜像；另一个是我们可以将Docker镜像打包成tar包备份，以供今后使用。

如果我们想要在Docker注册中心上传或备份镜像，我们只需要运行 docker login 命令来登录进Docker注册中心，然后推送所需的镜像即可。

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# docker login
# docker tag a25ddfec4d2a arunpyasi/container-backup:test
# docker push arunpyasi/container-backup

如果我们不想备份到docker注册中心，而是想要将此镜像保存在本地机器中，以供日后使用，那么我们可以将其作为tar包备份。要完成该操作，我们需要运行以下 docker save 命令。

1	# docker save -o ~/container-backup.tar container-backup

要验证tar包是否已经生成，我们只需要在保存tar包的目录中运行 ls 命令即可。

恢复容器

接下来，在我们成功备份了我们的Docker容器后，我们现在来恢复这些制作了Docker镜像快照的容器。如果我们已经在注册中心推送了这些Docker镜像，那么我们仅仅需要把那个Docker镜像拖回并直接运行即可。

1	# docker pull arunpyasi/container-backup:test

但是，如果我们将这些Docker镜像作为tar包文件备份到了本地，那么我们只要使用 docker load 命令，后面加上tar包的备份路径，就可以加载该Docker镜像了。

1	# docker load -i ~/container-backup.tar

现在，为了确保这些Docker镜像已经加载成功，我们来运行 docker images 命令。

1	# docker images

在镜像被加载后，我们将用加载的镜像去运行Docker容器。

1	# docker run -d -p 80:80 container-backup

迁移Docker容器

迁移容器同时涉及到了上面两个操作，备份和恢复。我们可以将任何一个Docker容器从一台机器迁移到另一台机器。在迁移过程中，首先我们将把容器备份为Docker镜像快照。然后，该Docker镜像或者是被推送到了Docker注册中心，或者被作为tar包文件保存到了本地。如果我们将镜像推送到了Docker注册中心，我们简单地从任何我们想要的机器上使用 docker run 命令来恢复并运行该容器。但是，如果我们将镜像打包成tar包备份到了本地，我们只需要拷贝或移动该镜像到我们想要的机器上，加载该镜像并运行需要的容器即可。

Docker SSH 访问

假设我们已经pull了一个docker 镜像，如下图所示的tensorflow/tensorflow。

启动容器

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docker run --name my-tensorflow -it -p 8888:8888 -v ~/tensorflow:/test/data tensorflow/tensorflow
# --name：创建的容器名，即my-tensorflow
# -it：保留命令行运行
# p 8888:8888：将本地的8888端口和http://localhost:8888/映射
# -v ~/tensorflow:/test/data:将本地的~/tensorflow挂载到容器内的/# test/data下
# tensorflow/tensorflow ：默认是tensorflow/tensorflow:latest,指定使用的镜像

如：

docker run -it --name tf tensorflow/tensorflow /bin/bash
# 这样我们就创建了名为tf的容器
docker start tf
docker attach tf

修改容器的root密码

apt-get install vim -y
apt-get install openssh-server -y
apt-get install passwd
passwd root

修改ssh配置

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vim /etc/ssh/sshd_config
# 修改PermitRootLogin yes  
UsePAM no

启动ssh服务

1	service ssh start

退出容器

exit

提交容器成为新的镜像

1	例如叫做ubuntu-ssh，输入docker commit 容器ID ubuntu-ssh

启动这个镜像的容器，并映射本地的一个闲置的端口

1	docker run -it -p 50001:22 tf-ssh /bin/bash

ssh登录

1	ssh root@127.0.0.1 -p 50001

Docker后台运行

阿里云加速器设置

由于官方Docker Hub网络速度较慢，这里使用阿里云提供的Docker Hub. 需要配置阿里云加速器，官方说明如下：

针对Docker客户端版本大于1.10的用户：

# 您可以通过修改daemon配置文件/etc/docker/daemon.json来使用加速器
$ sudo mkdir -p /etc/docker
$ sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-‘EOF’ 
  { 
  “registry-mirrors”: [“https://fird1mfg.mirror.aliyuncs.com“] 
  } 
  EOF
$ sudo systemctl daemon-reload
$ sudo systemctl restart docker

针对Docker客户的版本小于等于1.10的用户或者想配置启动参数，可以使用下面的命令将配置添加到docker daemon的启动参数中.

# Ubuntu 12.04 14.04的用户:
$ echo “DOCKER_OPTS=/”$DOCKER_OPTS –registry-mirror=https://fird1mfg.mirror.aliyuncs.com/”” | sudo tee -a /etc/default/docker
$ sudo service docker restart

# Ubuntu 15.04 16.04的用户
$ sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d
$ sudo tee /etc/systemd/system/docker.service.d/mirror.conf <<-‘EOF’ 
[Service] 
ExecStart=/usr/bin/docker daemon -H fd:// –registry-mirror=https://fird1mfg.mirror.aliyuncs.com 
EOF
$ sudo systemctl daemon-reload
$ sudo systemctl restart docker

NVIDIA-Docker安装

Prerequisties

GNU/Linux x86_64 with kernel version > 3.10 
Docker >= 1.9 (official docker-engine, docker-ce or docker-ee only) 
NVIDIA GPU with Architecture > Fermi (2.1) 
NVIDIA drivers >= 340.29 with binary nvidia-modprobe (驱动版本与CUDA计算能力相关)

CUDA与NVIDIA driver安装 cuda

1 2	处理NVIDIA-Docker依赖项 NVIDIA drivers >= 340.29 with binary nvidia-modprobe 要求. 根据显卡，下载对应版本的CUDA并进行安装.

NVIDIA-Docker安装

#Install nvidia-docker and nvidia-docker-plugin

wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb
#Test nvidia-smi

sudo nvidia-docker run –rm nvidia/cuda nvidia-smi

默认用nvdia-docker替代docker命令：

1 2	echo 'alias docker=nvidia-docker' >> ~/.bashrc bash