常用命令

Docker run

功能：创建一个新的容器并运行一个命令

语法：

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docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]

常用 OPTIONS：

OPTION 作用
—name 为容器指定一个名称
-f 根据条件过滤显示的内容
-l 显示最近创建的容器
-n 列出最近创建的 n 个容器

Docker ps

功能：列出容器

语法：

1
docker ps [OPTIONS]

常用 OPTIONS：

OPTION 作用
-a 显示所有的容器，包括未运行的
-d 后台运行容器，并返回容器 ID
-p 指定端口映射，格式为：主机端口:容器端口
-i 以交互模式运行容器，通常与 -t 同时使用
-t 为容器重新分配一个伪输入终端，通常与 -i 同时使用
—volume, -v 绑定一个数据卷

启动容器与附加到容器的区别

在Docker中，启动容器和附加到容器是两个不同的概念。

  1. 启动容器（Start Container）：启动容器是指将一个已创建但处于停止状态的容器启动运行。当你启动一个容器时，Docker会根据容器的定义和配置启动容器内的进程，并分配所需的资源（例如CPU、内存）给容器使用。启动容器通常使用 docker start 命令。
  2. 附加到容器（Attach to Container）：附加到容器是指连接到一个正在运行的容器，以便与容器进行交互。当你附加到容器时，你可以在容器的终端执行命令、查看输出和与容器内部进行交互。附加到容器通常使用 docker attach 命令。

总结起来，启动容器是将停止的容器变为运行状态，而附加到容器是连接到正在运行的容器的终端以进行交互。

需要注意的是，如果容器没有前台进程在运行，使用 docker attach 命令可能无法提供交互式终端。在这种情况下，你可以考虑使用 docker exec 命令在容器中执行特定命令，而无需连接到容器的终端。

创建容器

连接远程服务器后，根据以下命令创建容器：

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docker run --runtime=nvidia -d --name <container_name_or_id> -p 8886:8886 nvcr.io/nvidia/pytorch:21.02-py3 tail -f /dev/null

其中 --runtime=nvidia 是为了使用 CUDA，--gpus 标志是 Docker 19.03 版本及更高版本的一个功能，用于在容器中启用 GPU 支持。如果 Docker 版本较旧，就要使用 --runtime=nvidia 参数来启用 GPU 支持。

这个命令中添加了 -d 标志将容器设置为后台模式，并在容器内运行 tail -f /dev/null 命令来保持容器的运行。这样，容器将保持运行状态，否则容器可能会直接退出。

进入运行中的容器

要进入正在运行的容器，可以使用以下命令：

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docker exec -it <container_name_or_id> bash

其中，<container_name_or_id> 是要进入的容器的名称或容器的唯一标识符（ID）。

运行上述命令后，会打开一个新的终端会话，进入到容器的命令行环境中。我们可以在该终端会话中执行命令、访问容器内的文件系统和进行其他操作。

如果使用的容器内部的 shell 不是 Bash，可以将 bash 替换为相应的 shell 名称，例如 sh 或 zsh。

请注意，只能进入已经在运行中的容器。如果容器处于已停止状态，需要先启动容器，然后再使用 docker exec 命令进入。

运行图形界面

进入运行中的容器后，可以通过以下命令启动 Jupyter：

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jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8886 --no-browser --allow-root

复制给出的 URL，粘贴到浏览器中，并修改 hostname 为 localhost，修改 8888 为 8886（PuTTY 中给 Jupyter 设置的端口），就可以打开 Jupyter。

重新连接容器（Jupyter）

在 PuTTY 中通过以下命令进入容器的终端操作页面:

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docker exec -it <container_name_or_id> sh

然后使用以下命令获得 token：

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jupyter server list

最后前往浏览器，访问 localhost:8886，这里 8886 是 SSH 端口号。在弹出页面输入前面获得的 token。

Reference

  1. Docker 命令大全 | 菜鸟教程 (runoob.com)