一、Docker介紹

Docker是一個(gè)開源的應(yīng)用容器引擎，它允許開發(fā)者在幾乎任何環(huán)境中運(yùn)行應(yīng)用程序，而無需擔(dān)心運(yùn)行環(huán)境的問題。Docker的核心概念是容器，它可以將應(yīng)用程序及其依賴項(xiàng)打包在一起，形成一個(gè)獨(dú)立的環(huán)境。這使得開發(fā)者可以在不同的機(jī)器上復(fù)制相同的運(yùn)行環(huán)境，從而實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序的快速部署和遷移。

Docker的主要優(yōu)點(diǎn)包括：

• 輕量級(jí)：Docker容器比虛擬機(jī)更輕量，因?yàn)樗鼈児蚕硭拗鳈C(jī)的操作系統(tǒng)內(nèi)核。這使得Docker容器啟動(dòng)速度更快，占用資源更少。
• 可移植性：由于Docker容器包含了應(yīng)用程序的所有依賴項(xiàng)，因此可以在任何支持Docker的環(huán)境中運(yùn)行，無論是在物理機(jī)、虛擬機(jī)還是在云端。
• 易于管理：Docker提供了強(qiáng)大的鏡像管理功能，可以輕松地創(chuàng)建、刪除和共享容器鏡像。此外，Docker還支持自動(dòng)化構(gòu)建和部署，大大提高了開發(fā)效率。
• 安全性：Docker容器之間的隔離性較好，可以有效防止應(yīng)用程序之間的沖突和干擾。此外，Docker還提供了許多安全特性，如命名空間、cgroups和AppArmor，可以幫助保護(hù)容器內(nèi)的應(yīng)用程序。
• 開源：Docker是一個(gè)開源項(xiàng)目，擁有龐大的社區(qū)和豐富的資源，包括文檔、教程和插件。這使得Docker非常靈活，可以根據(jù)需求進(jìn)行定制和擴(kuò)展。

1.1 鏡像與容器區(qū)別

鏡像（Image）和容器（Container）是Docker技術(shù)中的兩個(gè)核心概念，它們之間的關(guān)系類似于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)中的操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序。

• 鏡像（Image）：鏡像可以看作是一個(gè)只讀的模板，它包含了創(chuàng)建容器所需的全部?jī)?nèi)容和元數(shù)據(jù)。鏡像本身并不運(yùn)行任何程序，而是用來創(chuàng)建容器。一個(gè)鏡像可以創(chuàng)建多個(gè)容器，這些容器之間相互獨(dú)立。
• 容器（Container）：容器是從鏡像創(chuàng)建的運(yùn)行實(shí)例，它包含了運(yùn)行中的應(yīng)用程序及其所需的依賴項(xiàng)和環(huán)境變量。容器是輕量級(jí)的，因?yàn)樗蚕砹怂拗鞑僮飨到y(tǒng)的內(nèi)核，這使得容器啟動(dòng)速度非常快，且占用資源較少。

簡(jiǎn)單來說，鏡像定義了容器的行為和屬性，而容器則是鏡像的運(yùn)行實(shí)例。

二、Docker命令

1. 構(gòu)建鏡像

   sudo docker build -f ./ultralytics-main/docker/Dockerfile -t yolov8:v0 .
   

2. 查看容器

   docker imagee
   

3. 查看正在運(yùn)行的容器ID(所有運(yùn)行過的容器)

   docker ps -a
   

4. 安裝ssh服務(wù)/根據(jù)運(yùn)行的容器，直接進(jìn)入:

   docker exec -t -i ubuntu /bin/bash
   

5. 運(yùn)行容器

   """
   命令解釋 （-d 一直運(yùn)行；-i 交互式操作； -t 終端；-v 掛載路徑  “/home/zzy_ubuntu/share”表示主機(jī)路徑 “/usr/share/files1”表示docker路徑；--gpus表示使用gpu ；“fa50f7fed43a ” 表示容器ID）
   """
   # 一直運(yùn)行容器，exit不會(huì)退出（再次進(jìn)入需要使用docker exec）
   sudo docker run -dit --gpus all fa50f7fed43a /bin/bash
   # 使用GPU
   sudo docker run -it  --gpus all fa50f7fed43a /bin/bash
   # 使用CPU
   sudo docker run -t -i 容器id /bin/bash
   # 運(yùn)行時(shí)掛載  {yolov8:base} 是容器id的tag
   #### ubuntu掛載
   sudo docker run -dit --gpus all -v /home/zzy_ubuntu/share:/workspace/share yolov8:1.0 /bin/bash
   #### windows掛載
   sudo docker run -dit --gpus all -v /mnt/f/python/company_code/Algorithm_architecture/yolov8:/workspace/share yolov8:1.0 /bin/bash
   

6. 停止運(yùn)行容器

   sudo docker stop <容器ID>
   

7. 刪除容器

   ############################################## 刪除容器
   sudo docker rm <容器ID前三位> 
   ############################################## 刪除鏡像
   docker rmi -f 鏡像id # 刪單個(gè)
   docker rmi -f 鏡像id 鏡像id # 刪多個(gè)
   docker rmi -f $(docker images -aq) # 刪除所有
   

8. 進(jìn)入容器終端

   docker exec -it 容器ID  /bin/bash  # 此方法需要先通過docker run -dit后臺(tái)啟動(dòng)
   

9. 保存新鏡像（打包tar）

   # 使用save參數(shù)進(jìn)行打包，格式如：docker save -o tar文件名稱 鏡像REPOSITORY:TAG
   docker   commit -m="描述信息" -a="作者" 容器id 目標(biāo)鏡像名： [TAG]
   ---docker commit -m="最新的yolov8環(huán)境-無tensorrt" -a="zhaozhiyuan" 2b22 yolov8:cuda11.6.2-cudnn8302-py38
   docker save -o yolov5-v6.2.tar yolov5:v6.2 ---- 將鏡像保存為.tar文件，默認(rèn)保存在當(dāng)前目錄
   # sudo docker save <鏡像ID> -o /home/yolov8_v0.tar
   # 其中yolov5:v6.2 是需要保存鏡像的REPOSITORY、和TAG；也是上面保存的鏡像名稱。
   

10. 給鏡像打標(biāo)簽和刪除標(biāo)簽

    # 打標(biāo)簽
    sudo docker tag aba01f181a4a webconsole:latest
    

11. 容器導(dǎo)出

    sudo docker export -o xxx.tar <容器id>
    

12. 加載tar鏡像

    # 使用load進(jìn)行從tar文件導(dǎo)出鏡像
    docker load -i yolov5-v6.2.tar
    # 然后查看是否出現(xiàn)鏡像
    docker images