dockerfile制作-pytoch+深度学习环境版

你好你好！
以下内容仅为当前认识，可能有不足之处，欢迎讨论！

文章目录

    • 文档内容
    • docker相关术语
    • docker常用命令
    • 容器常用命令
    • 根据dockerfile创建容器
      • dokerfile文件内容
    • docker问题：
      • 可能的原因和解决方法
      • 示例修改
        • 修改后的Dockerfile示例：
        • start.sh脚本示例：
      • 可能的原因和解决方法
        • 原因1：预安装的Python不存在
        • 原因2：安装Python 3.7后不需要手动更新pip
      • 修改后的Dockerfile示例
        • ④默认启动为Ubuntu
    • 在开始学习时自己的问题
    • 相关资料

文档内容

分为docker是什么，docker有哪些常用命令，docker制作过程，docker制作过程中出现的问题。

资料路线推荐：①黑马程序员；②相关知乎介绍；③该文档。

①黑马程序员：大致看几节课，了解是什么东西。以及对应文字笔记。

②相关知乎介绍：别人的安装过程。参考1结合参考2，参考3选看。看几篇了解过程后再构建就行。

其他相关链接：

  • 基于docker的深度学习-入门
  • 基于docker的深度学习环境-Windows
  • 从硬件到软件起步搭建深度学习环境-Docker+conda+pytorch+ssh+vscode
  • 2023完整版-深度学习环境在docker上搭建

③该文档：调整合适的python版本，基础镜像版本，requirements文件中的pip包。

docker相关术语

docker这项技术，包括专业术语（目前我遇到的用到的）有：镜像，容器，SSH，ubuntu，cudatoolkit，/devel，

镜像可以看作类，容器看作实例 | 对象。这两个概念与python/java/c++中的类对象一致。

SSH—这个没理解，百度的话自己看吧……

Ubuntu系统——简单理解，运行起来快。

cudatoolkit——能够跑深度学习的环境。

devel——通过添加编译器工具链、调试工具、头文件和静态库来扩展运行时映像。

runtime——通过添加cuda工具包中的所有共享库扩展基本映像。

base——从cuda9.0开始，包含部署预构建cuda应用程序的最低限度。

docker的英文翻译为码头工人。我理解为一种技术。这个工人包括运行深度学习模型的所有技能（环境），所以，现在如果自己是女娲，自己要根据不同的深度学习环境来造出不同的"人"——docker镜像。

docker常用命令

  • 查看镜像有多少docker images

  • 对镜像进行更名docker tag 原镜像:原tag 目标仓库/目标镜像:目标-tag

  • 通过dockerfile新建一个镜像：dockerbuild -t 仓库名/镜像名:tag名

  • 保存镜像：docker save -o 保存文件名称.后缀（一般用tar） 仓库名/镜像名:tag

  • 加载他人的镜像：docker load -i 导入的文件

容器常用命令

根据已有镜像创建对应容器：docker run --it --gpus all --name 容器名 仓库名/镜像名：tag名

参数说明：

--it，交互式地启动容器。

--gpus，gpu数量为多少，我只用过all。

--name，指定容器名称。

根据dockerfile创建容器

我的是Windows系统，安装了wsl虚拟子系统——Ubuntu18.04LTS。

使用设置默认命令后，在wsl中输出即可进入Ubuntu子系统。由于我之前就进入了mnt文件夹，所以直接显示如此。另外，mnt文件夹是Windows系统的文件目录，所以要创建docker镜像，直接进入dockerfile文件夹中即可。

image-20240401210442689

注意，如果Windows系统可以在命令行中运行nvidia-smi，那子系统就不需要安装cudatoolkit，否则徒增空间。

dokerfile文件内容

内容包括cudatoolkit，Ubuntu系统，jupyter，ssh相关服务，requirements.txt包，senteval

from nvidia/cuda:11.0.3-cudnn8-devel-ubuntu18.04

# 安装ssh相关组件

RUN apt-get clean && apt-get update && \
    apt-get install -y openssh-client openssh-server && \
    ssh-keygen -A && \
    cat /etc/ssh/ssh_config | grep -v StrictHostKeyChecking > /etc/ssh/ssh_config.new && \
    echo "    StrictHostKeyChecking no" >> /etc/ssh/ssh_config.new && \
    mv -f /etc/ssh/ssh_config.new /etc/ssh/ssh_config && \
    cat /etc/ssh/sshd_config | grep -v PermitRootLogin > /etc/ssh/sshd_config.new && \
    echo "PermitRootLogin yes" >> /etc/ssh/sshd_config.new && \
    mv -f /etc/ssh/sshd_config.new /etc/ssh/sshd_config

COPY start.sh /start.sh
RUN chmod +x /start.sh
CMD ["/start.sh"]

# 升级apt-get
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends apt-utils

# 下载依赖并安装所有依赖
RUN apt-get install -y build-essential libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev \
    libssl-dev libreadline-dev libffi-dev zlib1g-dev libsqlite3-dev
    
    
# 下载并安装Python3.7
WORKDIR /home/inspur/image_components/python

RUN if [ -e /usr/bin/python ]; then rm /usr/bin/python; fi && \
    ln -s /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y wget build-essential libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev libffi-dev && \
    wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.12/Python-3.7.12.tgz && \
    tar -zxvf Python-3.7.12.tgz && \
    cd Python-3.7.12 && \
    ./configure --enable-optimizations && \
    make -j $(nproc) && \
    make altinstall && \
    ln -sf /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python && \
    /usr/local/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip


# 将SentEval文件夹复制到镜像中
COPY SentEval /app/SentEval

# 切换到SentEval目录并安装
WORKDIR /app/SentEval
RUN python setup.py install


# 安装Jupyter
RUN pip install jupyterlab==3.2.5

# 配置Jupyter
WORKDIR /home/inspur/image_components/jupyter_configure
RUN wget https://raw.githubusercontent.com/Winowang/jupyter_gpu/master/jupyter_notebook_config.py && \
    wget https://raw.githubusercontent.com/Winowang/jupyter_gpu/master/custom.js && \
    mkdir /etc/jupyter && \
    cp -rf /home/inspur/image_components/jupyter_configure/* /etc/jupyter
    

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制 requirements.txt 到容器内
COPY requirements.txt .

# 安装 Python 包
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt


# 可以在此执行更多的配置或安装步骤

解析下这个dockerfile做了什么。

第1行，需要看清楚自己的cuda&torch版本，这个GitHub较为详细。可以参考。找好后，在docker官网找到对应tag下载Ubuntu+cudatoolkit基础环境。

第3-17行，安装ssh及其服务。

第19-42行，就是下载安装python。

第45-50行，因为这个包没办法通过requirements.txt下载，只能离线下载，所以这是我额外的操作，如果没有这个要求可以忽略。

第53-61行，安装jupyter，看服务器环境，我的平台上没有，所以需要安装jupyter及其服务。

第65-71行，安装特定深度学习环境下的python包。也可以离线安装——把torch-wheel包放在dockerfile目录下，用离线安装命令就可以。

dockerfile编写好后，直接进入wls的Linux窗口，有个mnt的文件夹，是本地电脑的目录。就能够通过build命令本地文件安装镜像了。

执行docker build -t {images-name} . 就可以了，如下：

image-20240330214244532

docker问题：

遇到问题：

①ssh配置问题

原来的dockerfile文件内容是：

# 安装ssh相关组件
RUN apt-clean && apt-get update && \
    apt-get install -y openssh-client openssh-server && \
    ssh-keygen -A && \
    cat /etc/ssh/ssh_config | grep -v StrictHostKeyChecking > /etc/ssh/ssh_config.new && \
    echo "    StrictHostKeyChecking no" >> /etc/ssh/ssh_config.new && \
    mv -f /etc/ssh/ssh_config.new /etc/ssh/ssh_config && \
    cat /etc/ssh/sshd_config | grep -v PermitRootLogin > /etc/ssh/sshd_config.new && \
    echo "PermitRootLogin yes" >> /etc/ssh/sshd_config.new && \
    mv -f /etc/ssh/sshd_config.new /etc/ssh/sshd_config && \
    /usr/sbin/sshd

报错为：

dockerfile:4
--------------------
   3 |     # 安装ssh相关组件
   4 | >>> RUN apt-get clean && apt-get update && \
   5 | >>>     apt-get install -y openssh-client openssh-server && \
   6 | >>>     ssh-keygen -A && \
   7 | >>>     cat /etc/ssh/ssh_config | grep -v StrictHostKeyChecking > /etc/ssh/ssh_config.new && \
   8 | >>>     echo "    StrictHostKeyChecking no" >> /etc/ssh/ssh_config.new && \
   9 | >>>     mv -f /etc/ssh/ssh_config.new /etc/ssh/ssh_config && \
  10 | >>>     cat /etc/ssh/sshd_config | grep -v PermitRootLogin > /etc/ssh/sshd_config.new && \
  11 | >>>     echo "PermitRootLogin yes" >> /etc/ssh/sshd_config.new && \
  12 | >>>     mv -f /etc/ssh/sshd_config.new /etc/ssh/sshd_config && \
  13 | >>>     /usr/sbin/sshd
  14 |
--------------------
ERROR: failed to solve: 
process "/bin/sh -c apt-get clean && apt-get update &&     apt-get install -y openssh-client openssh-server &&     ssh-keygen -A &&     cat /etc/ssh/ssh_config | grep -v StrictHostKeyChecking > /etc/ssh/ssh_config.new &&     echo \"    StrictHostKeyChecking no\" >> /etc/ssh/ssh_config.new &&     mv -f /etc/ssh/ssh_config.new /etc/ssh/ssh_config &&     cat /etc/ssh/sshd_config | grep -v PermitRootLogin > /etc/ssh/sshd_config.new &&     echo \"PermitRootLogin yes\" >> /etc/ssh/sshd_config.new &&     mv -f /etc/ssh/sshd_config.new /etc/ssh/sshd_config &&     /usr/sbin/sshd" 
did not complete successfully: exit code: 255

这个问题我是真看不懂，所以直接问GPT了……给出的问题以及解决方法如下：

出现此错误表明在执行RUN指令时遇到了问题，导致整个命令未能成功完成。这个错误可能由多种原因引起，但考虑到错误消息中提及的内容，我们可以针对性地分析几个可能的原因和解决方法：

可能的原因和解决方法

  1. SSH服务不能在Docker构建过程中启动： 在Dockerfile的构建过程中直接启动sshd服务（使用/usr/sbin/sshd命令）可能会失败，因为Docker构建过程不支持后台服务运行。构建过程主要用于设置环境和安装依赖，而不是运行服务。

    解决方法：不要在构建过程中启动sshd服务。相反，配置一个入口脚本，该脚本在容器启动时执行必要的初始化操作（如生成SSH密钥和启动sshd服务）。然后，使用CMD或ENTRYPOINT指令在Dockerfile的末尾调用这个脚本。

  2. 引用错误： 错误提示中显示的双引号被转义（\"），这可能是由于在Dockerfile或者某些编辑器中不正确地处理引号所导致的。

    解决方法：确保使用正确的引号，不需要在Dockerfile中额外转义双引号。

  3. 权限问题： 直接执行/usr/sbin/sshd可能由于权限不足而失败。

    解决方法：确保容器具有执行所需操作的权限。一种常见做法是使用USER指令切换到合适的用户，或者确保容器以足够权限运行相关命令。

示例修改

为了解决这个问题，您可以将启动SSH服务的部分移除出构建过程，改为在容器启动时执行。以下是修改后的一部分Dockerfile示例和一个入口脚本示例：

修改后的Dockerfile示例：
DockerfileCopy code...
RUN apt-get clean && apt-get update && \
    apt-get install -y openssh-client openssh-server && \
    ssh-keygen -A && \
    cat /etc/ssh/ssh_config | grep -v StrictHostKeyChecking > /etc/ssh/ssh_config.new && \
    echo "    StrictHostKeyChecking no" >> /etc/ssh/ssh_config.new && \
    mv -f /etc/ssh/ssh_config.new /etc/ssh/ssh_config && \
    cat /etc/ssh/sshd_config | grep -v PermitRootLogin > /etc/ssh/sshd_config.new && \
    echo "PermitRootLogin yes" >> /etc/ssh/sshd_config.new && \
    mv -f /etc/ssh/sshd_config.new /etc/ssh/sshd_config

COPY start.sh /start.sh
RUN chmod +x /start.sh
CMD ["/start.sh"]
start.sh脚本示例：
bashCopy code#!/bin/bash

# 启动SSH服务
/usr/sbin/sshd -D

确保start.sh脚本在Docker容器的文件系统中的适当位置，且具有执行权限（如示例中所示）。这样，当容器启动时，它将执行start.sh脚本，该脚本负责启动SSH服务。

通过这种方式，您可以避免在构建过程中直接启动服务的问题，同时确保容器启动后服务正常运行。

②python安装包问题

报错为：

1517.0 Looking in links: /tmp/tmpfu9f5ef7
1517.0 Processing /tmp/tmpfu9f5ef7/setuptools-47.1.0-py3-none-any.whl
1517.0 Processing /tmp/tmpfu9f5ef7/pip-20.1.1-py2.py3-none-any.whl
1517.1 Installing collected packages: setuptools, pip
1517.9 Successfully installed pip-20.1.1 setuptools-47.1.0
1517.9 rm: cannot remove '/usr/bin/python': No such file or directory
------
dockerfile:30
--------------------
  29 |     WORKDIR /home/inspur/image_components/python
  30 | >>> RUN apt-get update && \
  31 | >>>     apt-get install -y wget build-essential libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev libffi-dev && \
  32 | >>>     wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.12/Python-3.7.12.tgz && \
  33 | >>>     tar -zxvf Python-3.7.12.tgz && \
  34 | >>>     cd Python-3.7.12 && \
  35 | >>>     ./configure --enable-optimizations && \
  36 | >>>     make -j $(nproc) && \
  37 | >>>     make altinstall && \
  38 | >>>     rm /usr/bin/python && \
  39 | >>>     ln -s /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python && \
  40 | >>>     ln -s /usr/local/bin/pip3 /usr/bin/pip && \
  41 | >>>     wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py && \
  42 | >>>     python3.7 get-pip.py
  43 |
--------------------
ERROR: failed to solve: process "/bin/sh -c apt-get update &&     apt-get install -y wget build-essential libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev libffi-dev &&     wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.12/Python-3.7.12.tgz &&     tar -zxvf Python-3.7.12.tgz &&     cd Python-3.7.12 &&     ./configure --enable-optimizations &&     make -j $(nproc) &&     make altinstall &&     rm /usr/bin/python &&     ln -s /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python &&     ln -s /usr/local/bin/pip3 /usr/bin/pip &&     wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py &&     python3.7 get-pip.py" did not complete successfully: exit code: 1

可以看到在第6行，显示没有该文件或文件夹，对应到dockerfile中为第38行rm /usr/bin/python，询问GPT，给的原因分析为：

错误提示显示，在尝试删除/usr/bin/python时遇到问题，因为没有找到这个文件。这个问题发生在您尝试安装Python 3.7、移除现有的Python链接并创建新链接到安装的Python 3.7版本的过程中。这个错误可能意味着在尝试删除/usr/bin/python之前，该文件并不存在。

可能的原因和解决方法

原因1：预安装的Python不存在

在某些基于Ubuntu的镜像中，/usr/bin/python可能默认不存在，尤其是在一些更新的Ubuntu版本中（如18.04及以上），它们可能不包含Python 2，而是包含Python 3，且命名为python3。

解决方法：在尝试删除/usr/bin/python之前，先检查该文件是否存在。如果目的是确保python命令指向Python 3.7，可以改用更安全的方法来创建链接，只在文件存在时才删除它。例如：

DockerfileCopy codeRUN if [ -e /usr/bin/python ]; then rm /usr/bin/python; fi && \
    ln -s /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python

或者，简化这个过程，直接创建一个新链接，如果旧的链接不存在，这个命令也不会出错：

DockerfileCopy code
RUN ln -sf /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python
原因2：安装Python 3.7后不需要手动更新pip

安装Python 3.7时使用make altinstall避免覆盖默认的python命令，这是推荐的做法。但之后的步骤尝试手动更新pip可能是不必要的，因为altinstall安装的Python版本已包含了pip（假设是较新的Python版本）。

解决方法：可以省略手动安装pip的步骤，因为每个Python安装通常都会包含pip。如果确实需要更新pip，可以考虑使用Python自带的pip来更新：

DockerfileCopy code
RUN /usr/local/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip

修改后的Dockerfile示例

结合以上建议，修改相关部分如下：

DockerfileCopy codeRUN apt-get update && \
    apt-get install -y wget build-essential libssl-dev zlib1g-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libreadline-dev libsqlite3-dev libgdbm-dev libdb5.3-dev libbz2-dev libexpat1-dev liblzma-dev libffi-dev && \
    wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.12/Python-3.7.12.tgz && \
    tar -zxvf Python-3.7.12.tgz && \
    cd Python-3.7.12 && \
    ./configure --enable-optimizations && \
    make -j $(nproc) && \
    make altinstall && \
    ln -sf /usr/local/bin/python3.7 /usr/bin/python && \
    /usr/local/bin/python3.7 -m pip install --upgrade pip

这样修改后，应该能够解决构建过程中遇到的错误，并确保Python 3.7成功安装且python命令链接到正确的Python版本。

可以看到，第9-10行替换为原来的38-41行。原先命令的意思是：

修改后命令的意思是：

③nvidia-smi无法识别。导致torch无法使用。

启动命令不正确，需要加上--gpus all的参数创建容器。启动容器后，就可以正常执行nvidia-smi的命令，打开python后，torch.cuda.is_available()的命令也能显示true。

④默认启动为Ubuntu

使用wsl -d Ubuntu可以进入虚拟环境中。通过管理员权限在powershell中可以设置将wsl2的默认系统设置为Ubuntu：wslconfig /setdefault Ubuntu。

在开始学习时自己的问题

Windows下的Ubuntu和docker是什么关系？因为在Ubuntu中没法使用docker命令。

😵问题：如何下载指定版本的包？下载指定版本的包下载错了怎么办？目录是哪里的目录？入口需要写什么？

可以通过深度学习环境先导出requirements.txt，再加入到dockerfile同一目录中，在dockerfile中pip安装。

😵如何下载指定的包？

①在创建镜像时，就声明需要下载哪些包及其对应版本。本文档中的dockefile就是该操作。

②在原有镜像基础上，生成容器后，在容器中下载包，下载完成后将其打包成新的镜像。需要额外操作。

😵下载指定版本的包错了怎么办？

用本地文件导入试试。以及pypi.org找到指定包。

😵目录是哪里的目录？

Ubuntu可以直接在mnt目录下进入本地目录。

😵入口需要写什么？

这个没找到……答案

相关资料

  • cudnn+torch对应版本

  • Ubuntu+cudatoolkit基础镜像

  • wsl镜像迁移

  • Ubuntu查看系统版本

  • 查看Windows安装了哪些wsl子系统

  • 将docker上传至hub

以上是我的学习笔记，希望对你有所帮助！
如有不当之处欢迎指出！谢谢！

学吧，学无止境，太深了

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作者主页&#xff1a;Java码库 主营内容&#xff1a;SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app等设计与开发。 收藏点赞不迷路 关注作者有好处 文末获取源码 技术选型 【后端】&#xff1a;Java 【框架】&#xff1a;spring…
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Java学习之类和对象、内存底层

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目录 表格结构和类结构 表格的动作和类的方法 与面向过程的区别 具体实现 对象和类的详解 类的定义 属性&#xff08;field 成员变量&#xff09; 方法 示例--编写简单的学生类 简单内存分析(理解面向对象) 构造方法(构造器 constructor) 声明格式&#xff1a; 四…
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深入探究Shrio反序列化漏洞

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Shrio反序列化漏洞 什么是shrio反序列化漏洞环境搭建漏洞判断rememberMe解密流程代码分析第一层解密第二层解密2.1层解密2.2层解密 exp 什么是shrio反序列化漏洞 Shiro是Apache的一个强大且易用的Java安全框架,用于执行身份验证、授权、密码和会话管理。使用 Shiro 易于理解的…
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FittenChat：程序员写代码的最好辅助利器，没有之一

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&#x1f341; 作者&#xff1a;知识浅谈&#xff0c;CSDN签约讲师&#xff0c;CSDN博客专家&#xff0c;华为云云享专家&#xff0c;阿里云专家博主 &#x1f4cc; 擅长领域&#xff1a;全栈工程师&#xff0c;大模型&#xff0c;爬虫、ACM算法 &#x1f492; 公众号&#xff…
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如何评估基于指令微调的视觉语言模型的各项能力-MMBench论文解读

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1. 传统基准的固有局限 VQAv2：视觉问题回答数据集，主要用于评估视觉理解与推理能力。COCO Caption：图像描述生成数据集，用于评估模型对图像内容的理解与描述能力。GQA：结合常识的视觉问题回答数据集。OK-VQA：需要外部知识的视觉问题回答数据集。TextVQA：图像中包含文本的…
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