十分鐘學(xué)會(huì)構(gòu)建自己的鏡像
制作Docker鏡像一般有2種方法：
- 使用hub倉庫中已有的環(huán)境，安裝自己使用的軟件環(huán)境后完成image創(chuàng)建
- 通過Dockerfile，完成鏡像image的創(chuàng)建
拉取已有鏡像進(jìn)行改造
這部分將介紹以ppocr鏡像為基礎(chǔ)鏡像拉取并改造的過程。
步驟 1：運(yùn)行 PPOCR 容器
首先，運(yùn)行 PPOCR 容器。可以使用以下命令：
docker run -itd --name ppocr -p 9000:9000 duolabmeng666/paddlehub_ppocr:1.0 /bin/bash -c "sh /PaddleOCR/start.sh"這將在本地啟動(dòng)一個(gè) PPOCR 容器，該容器將在端口 9000 上提供服務(wù)。
步驟 2：移動(dòng)文件到容器
將所需的文件移動(dòng)到容器內(nèi)，使用docker cp命令：
docker cp /data/keyword_api.py ppocr:/home這將就把 keyword_api.py 文件復(fù)制到正在運(yùn)行的 PPOCR 容器的 /home 目錄下。
步驟 3：創(chuàng)建個(gè)人鏡像托管實(shí)例
因?yàn)閐ockerhub的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境并不友好，我們可以使用阿里云的鏡像空間來代替。可以在容器鏡像服務(wù) (aliyun.com)中創(chuàng)建自己的個(gè)人實(shí)例，并創(chuàng)建相應(yīng)的鏡像倉庫。
步驟 4：提交容器鏡像
之后在服務(wù)器上登錄到 Docker Registry， 需要使用以下命令：
docker login --username=xxxxxx registry.cn-shanghai.aliyuncs.com然后進(jìn)入到容器中安裝相應(yīng)的依賴
docker exec -it container_id /bin/bash修改完之后，使用以下命令將正在運(yùn)行的容器保存為鏡像：
docker commit [ImageId] my_saved_image步驟5：打標(biāo)簽和推送鏡像
使用以下命令打標(biāo)簽并將容器鏡像推送到阿里云 Docker Registry：
docker tag [ImageId] registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/your_repository/your_image_name:your_image_version
docker push registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/your_repository/your_image_name:your_image_version確保your_repository、your_image_name 和 your_image_version 替換為實(shí)際的倉庫、鏡像名稱和版本號(hào)。使用的話將容器拉取下來即可。
Dockerfile 文件構(gòu)建鏡像
如果是希望構(gòu)建自定義的 Docker 鏡像而不是從已有鏡像中提交容器，可以使用 Dockerfile。以下是一個(gè)示例 Dockerfile 的構(gòu)建步驟：
步驟 1：編寫 Dockerfile 創(chuàng)建一個(gè)名為 Dockerfile 的文本文件
FROM registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/koudaimao/bigdata_api:v1
設(shè)置端口
EXPOSE 8099
切換工作目錄到 /home
WORKDIR /home
安裝系統(tǒng)工具和 cron
RUN apt-get update && apt-get install -y cron
設(shè)置環(huán)境變量
ENV PATH="/usr/local/python3.7.0/bin:/usr/local/python3.7.0/include:/home/cmake-3.16.0-Linux-x86_64/bin:/usr/local/gcc-8.2/bin:/usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/local/go/bin:/root/gopath/bin"
CUDA_VERSION=10.2.89
CUDA_PKG_VERSION=10-2=10.2.89-1
LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/python3.7.0/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64"
NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all
NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
NVIDIA_REQUIRE_CUDA="cuda>=10.2 brand=tesla,driver>=396,driver<397 brand=tesla,driver>=410,driver<411 brand=tesla,driver>=418,driver<419 brand=tesla,driver>=440,driver<441"
NCCL_VERSION=2.8.3
LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64/stubs
CUDNN_VERSION=7.6.5.32
WITH_GPU=ON
WITH_AVX=ON
HOME=/root
CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/local/python3.7.0/include/python3.7:
GOROOT=/usr/local/go
GOPATH=/root/gopath
啟動(dòng)命令
RUN chmod +x keyword.sh
添加 cron 任務(wù)到容器
RUN (crontab -l ; echo "0 23 * * * sh /home/keyword.sh") | crontab
RUN (crontab -l ; echo "10 23 * * * rm -r /home/tmp/*") | crontab
同時(shí)運(yùn)行 Python 代碼和 cron 服務(wù)
CMD python3 /home/keyword_and_video_info.py && cron -f這個(gè) Dockerfile 包括了以下關(guān)鍵步驟：
- 使用基礎(chǔ)鏡像。
- 設(shè)置容器端口和工作目錄。
- 安裝系統(tǒng)工具和 cron。
- 設(shè)置環(huán)境變量，根據(jù)你的需求進(jìn)行適當(dāng)?shù)呐渲谩?/li>
- 啟動(dòng)命令，包括給定的 keyword.sh
- 添加兩個(gè) cron 任務(wù)，在每天的晚上11點(diǎn)運(yùn)行
步驟 2：構(gòu)建 Docker 鏡像
使用以下命令構(gòu)建 Docker 鏡像，將上述 Dockerfile 放在與 Dockerfile 同一目錄中：
docker build -t my-container-image .步驟 3：運(yùn)行容器
使用以下命令運(yùn)行容器，同時(shí)在后臺(tái)執(zhí)行 Python 代碼和 cron 服務(wù)：
docker run -d my-container-image這樣就創(chuàng)建了一個(gè)后臺(tái)運(yùn)行的容器，來定期任務(wù)后臺(tái)任務(wù)。
需要注意的是，如果容器內(nèi)沒有后臺(tái)執(zhí)行的任務(wù)，則運(yùn)行的容器在創(chuàng)建后的一秒鐘后便會(huì)退出，如果沒有后臺(tái)任務(wù)又不想容器退出的話，可以使用
CMD ["tail", "-f", "/dev/null"]放到dockerfile的尾部。
