1、 Docker 安装
不同平台的 Docker 安装方式可以参考官方文档（Docker Install） ，我这里就用 Ubuntu 系统作为例子。
1、Install Docker Engine on Ubuntu
# Docker# 在首次在新的主机上安装Docker Engine之前，需要设置Docker存储库。之后，您可以从存储库中安装和更新Docker。# 1、更新apt包索引并安装包，以允许apt通过HTTPS使用存储库:$ sudo apt-get update $ sudo apt-get install \ apt-transport-https \ ca-certificates \ curl \ gnupg-agent \ software-properties-common# 2. 添加Docker的官方GPG密钥:$curl-fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - # 添加docker官方gpg密钥，这里改成中科大镜像的curl-fsSL https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor-o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg # 3、使用以下命令设置存储库:$ sudo add-apt-repository \ "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \ $(lsb_release -cs) \ stable" #设置稳定版本库，也换成中科大的echo \ "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu/ \ $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null # Docker engine，安装docker,默认是安装最新版# 1. 更新apt包索引，安装最新版本的Docker Engine、containd和Docker Compose，或者执行下一步安装具体版本:$ sudo apt-get update $ sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io sudo apt-get update sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin 在完成安装后，执行下面命令，以确保安装成功： sudo docker run hello-world
执行后看到打印出来正常的提示信息则表示安装成功。
Unable to find image 'hello-world:latest' locally latest: Pulling from library/hello-world 2db29710123e: Pull complete Digest: sha256:10d7d58d5ebd2a652f4d93fdd86da8f265f5318c6a73cc5b6a9798ff6d2b2e67 Status: Downloaded newer image for hello-world:latest Hello from Docker! This message shows that your installation appears to be working correctly. To generate this message, Docker took the following steps: 1. The Docker client contacted the Docker daemon. 2. The Docker daemon pulled the "hello-world" image from the Docker Hub. (amd64) 3. The Docker daemon created a new container from that image which runs the executable that produces the output you are currently reading. 4. The Docker daemon streamed that output to the Docker client, which sent it to your terminal. To try something more ambitious, you can runan Ubuntu container with: $ docker run -it ubuntu bash Share images, automate workflows, and more with a free Docker ID: https://hub.docker.com/ 7. 卸载 sudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin sudo rm -rf /var/lib/docker sudo rm -rf /var/lib/containerd 输入指令： docker version或者docker -v 然后启动，输入指令：systemctl start docker 输入指令：systemctl status docker 查看状态 设置开机自启动 输入指令：systemctl enable docker
2、安装 NVIDIA Docker。
详细安装步骤见 NVIDIA Docker Installation Guide. 安装完记得重启 Docker，并用 nvidia/cuda：11.0-base 这个默认容器测试一下是否安装成功。
1、Setting up Docker
在更新包清单后安装 nvidia-docker2 包(和依赖项):
curl https://get.docker.com | sh \&& sudo systemctl --now enable docker sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-docker2
2、重启 docker
sudo systemctl restart docker sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0.3-base-ubuntu20.04 nvidia-smi # Restart the Docker daemon to complete the installation after setting the default runtime: sudo systemctl restart docker sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi # 出现显卡信息界面即为安装成功 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 450.51.06 Driver Version: 450.51.06 CUDA Version: 11.0 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |===============================+======================+======================| | 0 Tesla T4 On | 00000000:00:1E.0 Off | 0 | | N/A 34C P8 9W / 70W | 0MiB / 15109MiB | 0% Default | | | | N/A | +-------------------------------+----------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=============================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------+ # 查看目前有的镜像 $: docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE chicken v1 1108516f1e34 40 minutes ago 41.5GB pytorch/pytorch 1.10.0-cuda11.3-cudnn8-devel 46961cbf2ac7 13 days ago 14.4GB nvidia/cuda 11.0-base 2ec708416bb8 14 months ago 122MB pytorch/pytorch 0.4-cuda9-cudnn7-devel 63994d8624a2 3 years ago 4.71GB
2、打包镜像 Docker Build Image
1、整理代码
将需要打包的模型代码整理到同一个目录下。举例来说，目录应该包含模型代码、数据文件夹、输出文件夹：
Model： Code Val Data Output Data
如果用的是 python 语言的，可以准备一个 requirement.txt，列出需要安装的包。后面就可以一步安装到位。
# 到代码目录下新建requirement.txt文件touch requirment.txt
我的只需要再安装一个 opencv 包，所以我的 requirment 文件只要加上：
opencv-python==3.4.2.17
大家看自己需要什么额外的包直接写上名称和对应版本就可以了。用 pip 生成的 requirement 文件包含太多重复无用的包，建议还是自己简单写几个。
例如：
2、创建 Dockfile
同样，新建一个 Dockfile 文件，每一步的详细说明可以查看 Dockerfile 说明 、Dockerfile reference
# Use an official PyTorch runtime as a parent imageFROM pytorch/pytorch # Set the working directory WORKDIR /docker_sample # Copy the current directory contents into the container COPY . /docker_sample # Install any needed packages specified in requirements.txt RUN pip install -r requirements.txt # Run when the container launches CMD ["python", "deploy_models.py"]
3、Dockerbuild
1、打包 Docker 镜像
sudo docker build -t docker_sample:latest . 其中-t参数指定镜像的名称为docker_sample和tag标签为latest，其中tag标签相当于版本号，最后的小点"."表示当前目录，因为当前目录下有Dockerfile文件。 12# 保存文件 docker save -o output-filename image-name sudo docker save -o docker_image.tar docker_sample:latest
2、运行 Docker 镜像
每个 Docker 镜像只被分配了几百 M 的共享内存，对于很多 CNN 模型是远远不够的，因此需要加上 --shm-size 8G 来增大 Docker 镜像的共享内存大小（Shared Memories Size）。我的任务 8G 就够用了。
docker run --shm-size 8G --gpus all -v -it --rm image-name
添加-v Path：/model/val 就可以将宿主机上的 Path 文件夹映射到 Docker 镜像里的 val 文件夹下，那么 Docker 镜像运行时就会从 Path 这个文件夹下取数据，记得 Path 一定要是绝对路径。Ubuntu 中可以通过 Ctrl+L 得到文件的绝对路径。
对于我这个任务来说，我需要将新测试集和输出文件夹位置映射给 Docker 镜像，所以运行命令就是：
sudo docker run --shm-size 8G --gpus all -v PATH_TO_VAL:/model/val -v PATH_TO_PUT:/model/output -it --rm image_name
测试成功就可以提交打包的镜像啦！
4、测试镜像
1、导入 Docker 镜像
sudo docker load -i docker_image.tar
2、运行 Docker 镜像
5、拉取基础镜像
Anaconda 发行版被安装到/opt/conda 文件夹中，并确保默认用户的路径中有 conda 命令。
You can download and run this image using the following commands:
docker pull continuumio/anaconda3 docker run -i -t continuumio/anaconda3 /bin/bash 12
6、实例：打包 mmsegmentation 深度学习环境
# 从conda开始构建 FROM continuumio/anaconda3:2020.07 # 作者 MAINTAINER xxxx # 从cuda复制基础环境 COPY --from=nvidia/cuda:11.4.0-devel-ubuntu20.04 / / # 复制代码 COPY xx_code /xx_code # 复制conda环境 COPY env_name.tar.gz /opt/conda/envs/ # 解压创建conda环境 RUN mkdir /opt/conda/envs/env_name RUN tar -zxf /opt/conda/envs/env_name.tar.gz -C /opt/conda/envs/env_name # 设置全局shell环境，使用/bin/bash SHELL ["/bin/bash","-c"] # 安装mmcv的环境 WORkDIR /xx_code RUN source activate env_name && pip install -r requirements.txt && pip install --no-cache-dir -e . RUN echo "source activate env_name " >> ~/.bashrc
编译、构建镜像
docker build -t images_name:v1 .
运行深度学习镜像
docker run -idt --shm-size 4096m --gpus all --name swin_seg xx:xx # 参数一 --shm-size # 设置容器的共享内存大小，这里设置的4g# 参数二 --gpus all# 开启gpu
导出镜像
docker save imagesID >/xxx.tar
导入镜像
docker load < xx.tar
7、Pyinstaller 打包代码和虚拟环境 exe 与 Dockfile 封装
1、安装 pyinstaller
pip install pyinstaller
2、打包可执行程序
生成一次之后路径下会生成 XX.spec，修改后可以用 spec 生成。
options 常用参数（按需求选择）：
-D 与 -F 相反用法，生成一个文件目录包含可执行文件和相关动态链接库和资源文件等，对于打包结果较大的项目，选用-D 生成目录相比-F 的打包方式，执行速度更快，但包含更加多的文件
-F 表示在 dist 文件夹下只生成单个可执行文件（内部包含所有依赖），不加默认会在 dist 生成一大堆依赖文件 + 可执行文件。
-w 表示去掉控制台窗口，如果你的程序是有界面的，可以不写这个参数，
-c 表示去掉窗框，使用控制台，推荐使用，会打印各种信息和 log 到控制台，加上这个参数生成的 spec 中的 console=True
-p 表示自己定义需要加载的类路径，项目中包含多个自建模块的时候需要加上 -p aaa.py -p bbb.py -p ccc.py
-i 表示可执行文件的图标，后面跟图标的路径，可以自定义 exe 文件的图标，我尝试了好多次没成功
打包完毕后在 dist 文件夹下双击项目启动文件就可以执行了
3、执行.spec 可执行程序
4、dist 下面会生成可执行文件，将配置文件和参数存进来即可。
5、执行./exe 即可。
6、拉去或者导入 base 镜像
7、 dockerfile：1.指定工作目录
8、 把打包好的推理文件夹考到 docker 里
9、Docker 调用的命令
Nvidia-docker run --rm -v /path:/path dockerimages:v1 /bin/bash -c “cat config.josn | ./main”
