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标题: 【已办理】docker安装、换源及使用 docker: Get https://registry-1.docker [打印本页]

作者: 种地 时间: 2024-11-15 15:54
标题: 【已办理】docker安装、换源及使用 docker: Get https://registry-1.docker

前言

按照gpt给的流程安装docker,到docker run hello-world

时不绝失败，试了一下直接拉取docker资源docker pull xxx 还是不可，看了一下别的帖子都说需要换源，但很多docker源都失效了，为了方便后续自己再安装换源记录一下，只想看怎么换源的可以直接跳到第2部分

一、docker 安装

以下步骤由gpt生成，亲测步骤10之前都没题目
1: 更新体系包
首先，打开终端并更新你的包索引：

sudo apt update
sudo apt upgrade -y

复制代码

2: 安装必要的依赖
安装一些必要的包，以便让 apt 能够通过 HTTPS 使用仓库：

sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common -y

复制代码

3: 添加 Docker 的官方 GPG 密钥
运行以下下令来添加 Docker 的 GPG 密钥：

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

复制代码

4: 添加 Docker 的 APT 仓库
添加 Docker 的稳定版仓库：

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

复制代码

5: 更新包索引
再次更新包索引以包罗 Docker 的软件包：

sudo apt update

复制代码

6: 安装 Docker
如今，你可以安装 Docker：

sudo apt install docker-ce -y

复制代码

7: 启动 Docker 服务
确保 Docker 服务正在运行：

sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

复制代码

8: 验证 Docker 是否安装成功
你可以通过以下下令检查 Docker 是否安装成功：

sudo docker --version

复制代码

9: 以非 root 用户运行 Docker（可选）
如果你希望以非 root 用户运行 Docker，可以将当前用户添加到 docker 组：

sudo usermod -aG docker $USER

复制代码

使用以下下令立即应用更改：

newgrp docker

复制代码

！！！！！注意：这种方式单次有效，下次再运行docker还是必须用sudo
想永久有效的方式是在输入sudo usermod -aG docker $USER
指令后立即输入sudo reboot对体系进行重启！！！
重启之后打开终端验证是否设置成功,输出中应当包罗docker：

groups $USER

复制代码

10: 测试 Docker
运行以下下令来测试 Docker 是否工作正常：

docker run hello-world

复制代码

二、docker pull 失败，提示timeout

重要是网络题目，需要换源
1. 打开/新建/etc/docker/daemon.json文件

sudo nano /etc/docker/daemon.json

复制代码

2. 将最新的docker源地址粘贴进去，并将更改后的文件保存

{ "registry-mirrors": [ "https://dockerpull.com" ] }

复制代码

Ctrl + O保存，Enter确认保存，Ctrl + X退出nano
注意：由于docker源常常更新，请自行检索确认可用网址，下面的github链接是比较全面的docker源网址汇总，可以在这内里找。 https://github.com/dongyubin/DockerHub
3. 应用更改并重启docker

sudo systemctl daemon-reload #重载systemd管理守护进程配置文件
sudo systemctl restart docker #重启 Docker 服务

复制代码

4.重新测试

docker run hello-world

复制代码

得到如下结果，大功告成！！！

三、构建docker存储空间不足

运行完上述测试后在docker build xxx的时候报错：InvalidArchiveError,No space left on device,提示存储空间不足
首先检查磁盘空间使用情况

df -h

复制代码

得到如下结果：

docker默认情况下会占用根分区的存储空间，也就是上图/dev/nvme0n1p10，显示剩余8.9G，空间不足，两种办理方法。
1. 清算Docker 镜像和容器

docker system prune -a # 删除所有未使用的镜像、悬挂的卷和停止的容器

复制代码

2. 将 Docker 存储目次移动到 /home 分区

编辑/etc/docker/daemon.json文件，添加如下内容：

{
"data-root": "/home/docker-data"
}

复制代码

终极该文件内容如下：

{
"registry-mirrors": [ "https://dockerpull.com" ] ,
"data-root": "/home/docker-data"
}

复制代码

像第二部分1～3步一样保存更改并重启docker，再重新构建你所需的docker

docker bulid xxx

复制代码

四、运行容器

1. 查看刚刚构建好的docker 镜像

docker images

复制代码

得到结果如下体现构建成功：

2. 用构建的镜像来启动一个新的容器

docker run --gpus all -it -v /home/cslearner/PycharmProjects/tdmpc2-main:/app cslearner/tdmpc2:1.0.0 /bin/bash
# 将cslearner/tdmpc2:1.0.0 替换成你的镜像名+TAG

复制代码

/home/PycharmProjects/tdmpc2-main:/app体现将主机上/home/PycharmProjects/tdmpc2-main目次的内容挂载到容器/app 目次
不消GPU的话可以将--gpus all去掉，还有就是/bin/bash体现进入容器的交互式终端，可以执行下令及脚本文件。
但是这步加了gpu之后报错了，如下：

docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

复制代码

原因是没装NVIDIA Container Toolkit

添加添加 NVIDIA 的 GPG 密钥和仓库

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

复制代码

执行上述指令后在终端看到下图，是/etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list文件中的内容，但是这里生成的网址有些已经弃用了，以是需要修改

打开文件

sudo nano /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

复制代码

修改文件内容如下：

deb https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/$(ARCH) /
#deb https://nvidia.github.io/libnvidia-container/experimental/deb/$(ARCH) /

复制代码

之后再

sudo apt-get update

复制代码

我在sudo apt-get update
之后发现还有错误，一个是W: 目标 CNF (stable/cnf/Commands-all) 在 /etc/apt/sources.list:58 和 /etc/apt/sources.list.d/docker.list:1 中被配置了多次，我首先是把sources.list文件内里和docker.list重复的部分注释掉了，然后把docker.list内里的源也换掉，如下:

deb [arch=amd64] https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu focal stable

复制代码

之后又报错http://security.ubuntu.com/ubuntu/dists/focal-security/InRelease 连接失败 [IP: 185.125.190.83 80]，我再次打开sources.list，把http://security.ubuntu.com/ubuntu全删除了，更换成国内源如下：

deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-security universe
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-security multiverse

复制代码

这个时候再重启一下docker

sudo systemctl restart docker
docker run --gpus all -it <user>/tdmpc2:1.0.0 /bin/bash

复制代码

看到下图，成功！此中root@背面的一串15d32f77ff51是容器的ID

3. 检查待执行脚本所需的情况是否安装好(python)

python --version
conda list

复制代码

输入conda list 之后又得到报错：Error while loading conda entry point: conda-libmamba-solver (libarchive.so.19: cannot open shared object file: No such file or directory)，原因是conda 缺少了依赖库libarchive.so.19，在docker中执行以下下令来安装：

apt-get update
apt-get install -y libarchive-dev

复制代码

再次出现W: Failed to fetch ，需要换源，在docker中打开/etc/apt/sources.list文件，删除全部，然后更换成：

deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse

复制代码

再重新执行上面的安装libarchive的下令，成功后输入conda list 查看是否还有错误
4. 运行脚本

python /app/script.py

复制代码

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