10分で自分のイメージを構築する方法を学ぶ

Docker イメージを作成するには、一般的に 2 つの方法があります。

ハブウェアハウスの既存の環境を使用して、イメージ作成を完了するために使用するソフトウェア環境をインストールします。
Dockerfileを通じてイメージの作成を完了する

変換のために既存のイメージを引き出す

このセクションでは、ppocr イメージをベースイメージとしてプルして変更するプロセスを紹介します。

ステップ1: PPOCRコンテナを実行する

まず、PPOCR コンテナを実行します。次のコマンドを使用できます。

 docker run -itd --name ppocr -p 9000:9000 duolabmeng666/paddlehub_ppocr:1.0 /bin/bash -c "sh /PaddleOCR/start.sh"

これにより、ポート 9000 で機能する PPOCR コンテナーがローカルで起動されます。

ステップ2: ファイルをコンテナに移動する

docker cp コマンドを使用して、必要なファイルをコンテナに移動します。

 docker cp /data/keyword_api.py ppocr:/home

これにより、keyword_api.py ファイルが実行中の PPOCR コンテナの /home ディレクトリにコピーされます。

ステップ3: 個人用画像ホスティングインスタンスを作成する

Dockerhub のネットワーク環境は良くないので、代わりに Alibaba Cloud のイメージスペースを使用することができます。コンテナイメージサービス (aliyun.com) で独自の個人インスタンスを作成し、対応するイメージリポジトリを作成できます。

ステップ4: コンテナイメージを送信する

次に、次のコマンドを使用して、サーバー上の Docker レジストリにログインします。

 docker login --username=xxxxxx registry.cn-shanghai.aliyuncs.com

次にコンテナに入り、対応する依存関係をインストールします

docker exec -it container_id /bin/bash

変更後、次のコマンドを使用して実行中のコンテナをイメージとして保存します。

 docker commit [ImageId] my_saved_image

ステップ5: イメージにタグを付けてプッシュする

次のコマンドを使用して、コンテナイメージにタグを付け、Alibaba Cloud Docker Registry にプッシュします。

 docker tag [ImageId] registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/your_repository/your_image_name:your_image_version docker push registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/your_repository/your_image_name:your_image_version

your_repository、your_image_name、your_image_version を実際のリポジトリ、イメージ名、バージョン番号に置き換えてください。使いたいときは容器を引き抜くだけです。

イメージをビルドするためのDockerfileファイル

既存のイメージからコンテナを送信するのではなく、カスタム Docker イメージを構築する場合は、Dockerfile を使用できます。サンプル Dockerfile のビルド手順は次のとおりです。

ステップ1: Dockerfileを書く Dockerfileというテキストファイルを作成する

FROM registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/koudaimao/bigdata_api:v1设置端口EXPOSE 8099切换工作目录到/home WORKDIR /home安装系统工具和cron RUN apt-get update && apt-get install -y cron设置环境变量ENV PATH="/usr/local/python3.7.0/bin:/usr/local/python3.7.0/include:/home/cmake-3.16.0-Linux-x86_64/bin:/usr/local/gcc-8.2/bin:/usr/local/nvidia/bin:/usr/local/cuda/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/local/go/bin:/root/gopath/bin" CUDA_VERSION=10.2.89 CUDA_PKG_VERSION=10-2=10.2.89-1 LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/python3.7.0/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64" NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility NVIDIA_REQUIRE_CUDA="cuda>=10.2 brand=tesla,driver>=396,driver<397 brand=tesla,driver>=410,driver<411 brand=tesla,driver>=418,driver<419 brand=tesla,driver>=440,driver<441" NCCL_VERSION=2.8.3 LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64/stubs CUDNN_VERSION=7.6.5.32 WITH_GPU=ON WITH_AVX=ON HOME=/root CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/local/python3.7.0/include/python3.7: GOROOT=/usr/local/go GOPATH=/root/gopath启动命令RUN chmod +x keyword.sh添加cron 任务到容器RUN (crontab -l ; echo "0 23 * * * sh /home/keyword.sh") | crontab RUN (crontab -l ; echo "10 23 * * * rm -r /home/tmp/*") | crontab同时运行Python 代码和cron 服务CMD python3 /home/keyword_and_video_info.py && cron -f

この Dockerfile には、次の主要なステップが含まれています。