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docker c…最近配了个docker配完才发现有点小G还得自己安装cuda有点麻烦如果选择重新在新的cuda镜像上安装也不轻松所以找了下资料搞出来了docker整体转移 首先介绍一个命令
docker commit
docker commit 命令在Docker中用于从修改过的运行中的容器创建新的镜像。在一个Docker容器内进行了更改比如安装了新的软件包、修改了配置文件、添加了新的文件等并且希望保留这些更改时可以使用 docker commit 来捕获这些更改并创建一个新的镜像。这个新镜像将包含容器的当前状态。
使用 docker commit 的基本格式如下
docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]]CONTAINER 是要提交更改的容器的名称或ID。REPOSITORY[:TAG] 是新创建镜像的仓库名和标签。如果不指定标签通常会默认使用 latest 标签。
例如如果有一个名为 mycontainer 的容器并希望创建一个新镜像叫做 mynewimage可以这样做
docker commit mycontainer mynewimage如果您想指定标签可以这样
docker commit mycontainer mynewimage:v1注意事项
docker commit 通常不是创建Docker镜像的推荐方法。最佳实践是使用 Dockerfile 来定义镜像的构建过程因为这种方式更加透明、可重复并且容易维护。使用 docker commit 创建的镜像不会包含任何构建历史或者 Dockerfile。因此它可能不适合需要版本控制和持续集成/持续部署 (CI/CD) 的场景。docker commit 只会保存容器的文件系统更改不会保存容器的网络配置、挂载的卷、环境变量等信息。
具体步骤
步骤 1: 将 当前 容器的状态保存为镜像
首先我们需要将 当前 容器的当前状态保存为一个新的Docker镜像。假设 [现有容器名称] 是容器名称执行以下命令
docker commit [现有容器名称] [新镜像名称]这会创建一个新镜像其中包含了 当前 容器的所有更改。
步骤 2: 创建新的Dockerfile
接下来需要创建一个Dockerfile来构建一个新的基于CUDA的镜像同时包含 [新镜像名称] 中的状态。例如
# 使用dockers官网的基础镜像
FROM nvidia/cuda:12.3.1-runtime-ubuntu20.04# 复制从创建的新的镜像中的文件
COPY --from[新镜像名称] / /这个Dockerfile从CUDA的基础镜像开始然后复制了 [新镜像名称] 中的所有文件和配置。
步骤 3: 构建新的镜像
在Dockerfile所在的目录下运行以下命令来构建新镜像
docker build -t [最终创建的镜像名称] .这将创建一个名为 [最终创建的镜像名称] 的新镜像该镜像基于CUDA环境并包含了从 [新镜像名称] 中复制过来的文件和配置。
步骤 4: 运行新的基于CUDA的容器
最后使用新创建的基于CUDA的镜像运行容器
docker run --gpus all -it [最终创建的镜像名称]确保在运行容器时添加 --gpus all 参数以便容器可以访问宿主机的GPU。
注意事项
在使用 docker commit 时请注意任何在容器中进行的更改都会被保存包括文件系统更改和某些配置更改但不包括容器的网络配置、已挂载的卷等。如果容器中有大量数据或复杂配置这种方法可能会产生一个较大的镜像。根据具体需求可能还需要在新镜像中进行额外的配置或安装额外的依赖。
