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在vscode中使用ssh運行docker:從下載到運行全流程

 更新時間:2024年08月09日 14:51:29   作者:JackChrist  
首先在本機或者服務器上下載docker并運行,本文目的旨在本機下載docker并打包,然后在服務器上進行加載,本文給大家介紹的非常詳細,對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友參考下吧

首先在本機或者服務器上下載docker并運行
本文目的旨在本機下載docker并打包,然后在服務器上進行加載

docker -v
Docker version 27.0.3, build 7d4bcd8

有輸出說明在運行

一、下載

docker hub上下載docker以tensorflow為例

點擊tag搜索自己想要的版本

copy命令并進行下載

二、打包

docker images
REPOSITORY              TAG          IMAGE ID       CREATED        SIZE
tensorflow/tensorflow   2.16.1-gpu   21df1084f706   5 months ago   7.35GB
tensorflow/tensorflow   2.6.1-gpu    b6bcb9632c86   2 years ago    5.63GB

此時說明docker已經(jīng)被下載,我們需要把它打包成一個tar

 docker save -o 自己定義一個名字.tar REPOSITORY的名字:TAG的名字
 例如:
 docker save -o tf123.tar tensorflow/tensorflow:2.6.1-gpu

打包完成后,tar文件在輸入命令的當前目錄下,然后此tar拷貝到服務器中

三、加載

在服務器中加載tar

docker -i XXXX.tar

等待一段時間后

docker images

會出現(xiàn)此docker容器

四、映射

現(xiàn)在我們有了docker容器,但是容器中還沒有任何文件夾,所以需要把本地的文件夾映射到docker中

sudo docker run -itd -p 端口 --privileged=true --shm-size=32g  --gpus all -v 本地文件夾:docker文件夾 --name 自定義一個容器的名字 REPOSITORY的名字:TAG的名字 /bin/bash

其中端口隨便輸入,例如1234:11
文件夾使用絕對路徑

五、VSCODE

打開ssh

可以看到很多容器,進入之后找到home文件夾,剛才映射的文件就在里面
容器中需要重新下載個解釋器(至少在我目前下載的容器中是這樣的)

在容器中也可以繼續(xù)配置環(huán)境(此時之前配置的清華源是沒有的)

結語

如果是直接在本機或者服務器上配置可以直接省去二和三

到此這篇關于在vscode中使用ssh運行docker:從下載到運行全流程的文章就介紹到這了,更多相關vscode使用ssh運行docker內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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