[Docker] 모델 학습을 위한 명령어 정리

Container

Container 확인

nvidia-docker ps # 현재 사용하고 있는 container확인

 

Container attach

sudo docker attach <container id 또는 이름>

 

Container 삭제

sudo docker rm <container id 또는 이름>

 

Image

docker파일로 image 생성

docker build -t <이미지 이름>:<tag> <docker file 경로>
# tag 지정 안하면 자동으로 latest로 됨

 

docker파일 예시

FROM pytorch/pytorch:1.4-cuda10.1-cudnn7-devel
MAINTAINER (이름)

RUN apt-get update
RUN apt-get install -y wget
RUN apt-get install -y tmux
RUN apt-get install -y reptyr
RUN pip install tensorboardX 
RUN pip install scipy pillow
RUN pip install opencv-contrib-python
RUN pip install torchvision
RUN pip install scikit-image
RUN pip install flake8
RUN pip install isort
RUN pip install ptflops

WORKDIR /root/

 

생성된 image 확인

nvidia-docker images

 

image 삭제

docker rim <image 이름 또는 id>:<tag>
# tag 지정 안하면 latest tag 삭제

 

container 상태를 image에 commit ( container 기반으로 image를 생성 또는 업데이트 )

docker commit <container id 또는 이름> <image 이름>:<tag>

 

image 이름 바꿔서 복사

docker image tag <기존의 이미지명>:<기존의 태그명> <새로운 이미지명>:<새로운 태그명>

 

Docker 실행

nvidia-docker run -v <마운트할 디렉토리> -it --name <container 이름> --rm <이미지 이름>:<tag>  /bin/bash

https://keyog.tistory.com/43 참고

옵션	설명
-p	호스트와 컨테이너의 포트를 연결 (포워딩)
-v	호스트와 컨테이너의 디렉토리를 연결 (마운트)
-name	컨테이너 이름 설정
-rm	프로세스 종료시 컨테이너 자동 제거
-it	-i와 -t를 동시에 사용한 것으로 터미널 입력을 위한 옵션

 

Docker hub

docker hub login

docker login
# Username:
# Password:
# docker login 명령어를 치면 id와 password를 적도록 나온다.

 

image를 docker hub에 올리기 (push)

docker push <image이름>:tag

여기서 image이름은 예를들어 ' <username>/pytorch1.5.1:tag ' 형태로 ' / '앞에는 본인 docker hub 계정 id(username)여야 한다. 

 

image를 docker hub에서 가져오기 (pull)

docker pull <image이름>:tag

docker hub에 공개되어 있는 모든 image들을 가져올 수 있다.