环境搭建

安装 docker 基础工具

无特殊要求, 安装 docker 和 docker-compose 即可, 参考网上教程

sudo apt-get install -y nvidia-container-runtime
# 在 /etc/docker/daemon.json 中增加运行时配置
#  "runtimes": {
#      "nvidia": {
#          "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
#          "runtimeArgs": []
#      }
#  },
#  "default-runtime": "nvidia"

全局替换 project 为工程名称(注意只替换小写的即可)

1. _common/Dockerfile

基础镜像本地构建

# 当然也可以直接使用 baseimage 基础镜像(根目录下的Dockerfile文件头, 默认不使用 GPU 版本)
# 如果使用 GPU 版本执行下面
git clone https://github.com/phusion/baseimage-docker.git  # 注意 baseimage-docker 主仓版本号和项目 Dockerfile 的版本对应
cd baseimage-docker
vim image/prepare.sh
# 在 apt update 前添加镜像加速源
sed -i 's/http:\/\/archive\.ubuntu\.com\/ubuntu\//http:\/\/mirrors\.163\.com\/ubuntu\//g' /etc/apt/sources.list
sed -i 's/http:\/\/security\.ubuntu\.com\/ubuntu\//http:\/\/mirrors\.163\.com\/ubuntu\//g' /etc/apt/sources.list
# 将 Makefile 文件中的 build 指令的 --platform 参数去掉
make build BASE_IMAGE=nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu18.04 NAME=phusion/baseimage-cuda-10.0-cudnn7-devel-ubuntu18.04 QEMU_ARCH=amd64
cd -
mkdir tmp
wget -q https://downloads.python.org/pypy/pypy3.6-v7.3.3-linux64.tar.bz2 -O tmp/pypy3.tar.bz2
# 如果使用 GPU 版本, build 下面前注意修改根目录下的 Dockerfile 头为刚编译的镜像 NAME, 否则使用当前默认值
docker build --no-cache -t project/baseimage:0.1 .

在容器中进行探索

docker run --rm -it --cap-add=SYS_PTRACE --name test-project-baseimage project/baseimage:0.1 /sbin/my_init --skip-startup-files --skip-runit --quiet -- bash -l

运行管理

启动前准备

cp env .env

启动

docker-compose up -d --build

停止

docker-compose down

开发相关

docker-compose up --build; docker-compose down
docker-compose exec xxx bash -c "source /venv-py3/bin/activate; bash"