我们为什么需要Docker？ 没有docker遇到的问题：
- 依赖复杂：比如系统的其他应用需要python3.7和gcc9，而你的应用需要python2.7和gcc7，你不便把系统改成你要的环境。
- 迁移环境耗时：上个环境可以正常工作，但更新环境后出现一堆bug，甚至难以进行环境回退。
- 新开发者加入团队：代码在他的电脑上跑不起来，为新电脑安装环境费时费力。
docker和虚拟机的区别：
从图中可以看到，docker比虚拟机更省内存。
Docker的关键概念
- Docker结构——Image、Container 类比面向对象编程，一个image就像一个类，里面包含着所需的环境，image可以被存在云端，需要的时候拉取。一个container就像一个image的实例。
- Docker组件——Client、Server
之前我们一直在用一个笼统的术语“Docker”来描述它的功能，但它其实有很多不同的组件：
- Docker Registry: Docker官方保存 images的仓库，供大家pull
- Docker Hub: 分享和获取Images的地方，类似于Github
- Docker Client: The CLI tool used to interact with the Docker server
- Docker Daemon: The Docker server process responsible for pulling, pushing, and building the images. It is also used for running the container
流程为：你可以通过Docker Client要求Docker daemon运行某一个image，daemon就会在系统查找这个image，如果找到了就 run the container forked from that image，否则pull the image from the Docker registry and create a container from the image.
如上图所示是Docker client要求daemon: pull a Redis image、run the Ubuntu image. 这些交流是通过Docker server提供的APIs完成的。
安装
docker的内容默认保存到 /var/lib/docker
查看保存路径 docker info | grep "Docker Root Dir"
这里是三个比较权威的安装教程，你也可以选择直接看我给出的代码块
- 推荐！阿里云加速安装docker教程：https://www.cnblogs.com/chengmf/p/13122013.html
- 官方安装docker教程（用的是国外的源）：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
- NVIDIA官网安装步骤：NVIDIA/nvidia-docker: Build and run Docker containers leveraging NVIDIA GPUs (github.com)
# Ubuntu
#卸载旧版本docker
sudo apt-get remove docker docker-engine docker-ce docker.io
#清空旧版docker占用的内存
sudo apt-get remove --auto-remove docker
#更新系统源
sudo apt-get update
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common
curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
#更新
sudo apt-get update
# 查看有哪些可以安装的版本
apt-cache madison docker-ce
#安装5:19.03.6~3-0~ubuntu-bionic版
sudo apt-get install -y docker-ce=5:19.03.6~3-0~ubuntu-bionic
# 重启docker
sudo systemctl restart docker
# 配置阿里云镜像加速器
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
"registry-mirrors": ["https://7ixh250y.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
# 验证
sudo docker version
sudo docker run hello-world
# 安装docker-compose
sudo apt install python3-pip
sudo apt-get update
sudo pip3 install --upgrade pip
sudo pip3 install docker-compose
docker-compose --version
# 安装NVIDIA Container Toolkit
# 首先要确保已经安装了nvidia driver
# 添加源
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
# 安装并重启
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker
# 测试 NVIDIA gpu
# 其中最后的参数nvidia/cuda:10.0-base 是Nvidia官方的镜像，
# 需要根据工作站主机中实际安装的cuda版本进行修改，版本可以用nvcc -V查看。
# 进入容器之后可以跑一下nvidia-smi命令看看
sudo docker run -it --name test_nvidia_docker -p 26006:6006 --gpus all nvidia/cuda:10.0-base
