ubuntu 22.04 docker 安装&使用

docker 安装

官网安装教程：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
0.卸载旧版本

查看系统版本

1. lsb_release -a

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1. for pkg in docker.io docker-doc docker-compose docker-compose-v2 podman-docker containerd runc; do sudo apt-get remove $pkg; done

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1.设置Docker的apt存储库

1. # Add Docker's official GPG key:
2. sudo apt-get update
4. sudo apt-get install ca-certificates curl
5. sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
6. sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
7. sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc
9. # Add the repository to Apt sources:
10. echo \
11.   "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
12.   $(. /etc/os-release && echo "${UBUNTU_CODENAME:-$VERSION_CODENAME}") stable" | \
13.   sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
14. sudo apt-get update

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2.安装Docker软件包

1. sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

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查看 docker 版本

1. docker -v

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3.配置加速地点：设置registry mirror

1. sudo mkdir -p /etc/docker
2. sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
3. {
4.     "registry-mirrors": [
5.         "https://alzgoonw.mirror.aliyuncs.com",
6.         "https://do.nark.eu.org",
7.         "https://dc.j8.work",
8.         "https://docker.m.daocloud.io",
9.         "https://dockerproxy.com",
10.         "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
11.         "https://docker.nju.edu.cn"
12.     ]
13. }
14. EOF

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重载地点&重启docker&查看状态&查看配置的加速地点是否成功

1. sudo systemctl daemon-reload   #重要
2. sudo systemctl restart docker
4. systemctl status docker
5. docker info

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4.通过运行hello-world映像来验证安装成功

1. sudo docker run hello-world

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查看是否成功拉取hello-world镜像

1. docker images

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nvidia-container-toolkit 安装

官网手册：
概述 https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/index.html
安装 https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html#
NVIDIA Container Toolkit是库和实用步伐的集合，使用户能够构建和运行GPU加速容器。目前包括：

0.先决条件

需要已经安装Ubuntu 匹配的NVIDIA GPU驱动步伐，以及docker。
1.配置生产存储库

× 英伟达官网（慢）

1. curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
2.   && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
3.     sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
4.     sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

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√ 国内库（推荐）

1. curl -fsSL https://mirrors.ustc.edu.cn/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
2. && curl -s -L https://mirrors.ustc.edu.cn/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
3. sed 's#deb https://nvidia.github.io#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://mirrors.ustc.edu.cn#g' | \
4. sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

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2.从存储库中更新包装列表

1. sudo apt-get update

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3.安装NVIDIA容器工具包

1. sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

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4.验证安装

1. nvidia-container-cli  --version

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5.配置docker

允许 Docker 容器访问和利用 NVIDIA GPU 资源，从而支持 GPU 加速。
（1）给Docker安装"显卡驱动"，让Docker容器能直接调用NVIDIA显卡

1. sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker

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（2）重启docker

1. systemctl restart docker

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（3）修改 /etc/docker/daemon.json 文件，将 NVIDIA 容器运行时的配置信息写入 Docker 的配置文件中。

1. cat /etc/docker/daemon.json
2.     "runtimes": {
3.         "nvidia": {
4.             "args": [],
5.             "path": "nvidia-container-runtime"
6.         }
7.     }

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（4）查看docker 支持的运行时有没有nvidia

1. docker info | grep Runtimes

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（5） 启动容器运行 nvidia-smi 查看效果

1. sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi

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–runtime=nvidia : 指定容器运行时
–gpus all：哀求所有可用的 GPU 资源
nvidia-smi：查看 NVIDIA GPU 的状态信息，包括 GPU 使用率、内存使用情况等

常用命令

服务相关

1. sudo systemctl start docker        # 启动服务sudo systemctl stop docker         # 停止docker服务sudo systemctl enable docker       # 设置开机自启sudo systemctl restart docker
2.       # 重启服务sudo systemctl status docker       # 检查服务状态sudo systemctl enable docker       # 设置开机启动docker服务

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镜像相关

1. docker images
2.                       # 查看当地所有的镜像docker search <镜像名称>            # 从网络中查找需要的镜像

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容器相关

1. docker ps        # 查看正在运行的容器
2. docker ps -a     # 查看所有容器（包括已停止的）
3. docker run <参数>   # 创建并启动容器，仅只用运行一次（每次docker run都会生成新容器）
4. docker start 容器名称/容器id  # 启动容器，每次开机后启动
5. docker exec -it 容器名称/容器id bash  # 进入 容器
6. docker stop 容器名称/容器id   # 停止容器
7. docker rm 容器名称/容器id  # 删除容器：如果容器是运行状态则删除失败，需要停止容器才能删除。
8. docker inspect 容器名称/容器id # 查看容器信息

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数据卷相关

• 数据卷是宿主机中的一个目录或文件
  
• 当容器目录和数据卷目录绑定后，对方的修改会立即同步
  
• 一个数据卷可以被多个容器同时挂载
  
• 一个容器也可以挂在多个数据卷
  

创建启动容器时，使用-v参数设置数据卷

1. docker run … -v 宿主机目录（文件）：容器目录（文件）…

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