# 創(chuàng)建鏡像（進(jìn)入dockerfile所在的路徑）
docker build -t my_image:1.0 .

# 查看鏡像
docker images

# 創(chuàng)建容器
docker run -dit --restart=always -p 9700:9700 --name my_container my_image:1.0 

# 查看容器
docker ps -a

# 進(jìn)入容器
docker exec -it my_container /bin/bash

# 退出容器
exit

# 暫停容器
docker stop my_container 

# 刪除容器
docker rm my_container 

# 使用官方的Python運(yùn)行時(shí)作為父鏡像
FROM python:3.10
# 設(shè)置工作目錄為/app
WORKDIR /app
# 將當(dāng)前目錄內(nèi)容復(fù)制到位于 /app 的容器中
COPY . /app
# 安裝任何需要的包
RUN pip install torch-2.0.0+cpu-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
RUN pip install torchvision-0.15.1+cpu-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements_new.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# RUN pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 將/etc/localtime鏈接到上海時(shí)區(qū)文件
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
# 對(duì)外暴露的端口號(hào)
EXPOSE 9700
# 定義環(huán)境變量
ENV model = gpt-4-vision-preview
# 當(dāng)容器啟動(dòng)時(shí)運(yùn)行python app.py
CMD ["python", "app.py"]

# 將容器轉(zhuǎn)化為鏡像
docker commit my_container  my_image:1.2

# 將鏡像轉(zhuǎn)為壓縮包
docker save -o my_package.tar my_image:1.2

# 刪除原鏡像
docker rmi my_image:1.2

# 將壓縮包解壓得到鏡像
docker load –i my_package.tar

# 標(biāo)記鏡像
docker tag logistics_park:base 10.82.27.215:10081/ai_platform/logistics_park:base

# 將鏡像推送到私有倉庫
docker push 10.82.27.215:10081/ai_platform/logistics_park:base

docker pull python:3.10
# 創(chuàng)建容器不進(jìn)入
docker run -dit --name=p1 python:3.10
# 進(jìn)入容器
docker exec -it p1 bash
# 創(chuàng)建文件夾
mkdir app
# 推出容器
exit
# 將需要的依賴拷貝到鏡像指定目錄
docker cp torchvision-0.15.1+cpu-cp310-cp310-linux_x86_64.whl p1:app/
# 升級(jí)pip
pip3 install --upgrade pip

# 安裝需要的依賴（加上鏡像源）
pip install -r requirements_new.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 退出容器
exit
# 將容器打包為鏡像（確保容器正在運(yùn)行）
docker commit p1 logistics_park:base
# 標(biāo)記鏡像
docker tag logistics_park:base 10.82.27.215:10081/ai_platform/logistics_park:base
# 將鏡像推送到私有倉庫
docker push 10.82.27.215:10081/ai_platform/logistics_park:base
# 構(gòu)建鏡像
docker build -t logistics_park:v1.0 .
# 容器運(yùn)行命令：
docker run -dit --restart=always -p 9700:9700 --name logistics_park logistics_park:v1.0

# 使用官方的Python運(yùn)行時(shí)作為父鏡像
FROM 10.82.27.215:10081/ai_platform/logistics_park:base
# 設(shè)置工作目錄為/app
WORKDIR /app
# 將當(dāng)前目錄內(nèi)容復(fù)制到位于 /app 的容器中
COPY . /app
# 將/etc/localtime鏈接到上海時(shí)區(qū)文件
RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
# 驗(yàn)證時(shí)區(qū)
RUN date
# 對(duì)外暴露的端口號(hào)
EXPOSE 9700
# 定義環(huán)境變量
# ENV model = gpt-4-vision-preview
# 當(dāng)容器啟動(dòng)時(shí)運(yùn)行python app.py
CMD ["python", "app.py"]