[도커] 도커깔기 & 도커파일 & 이미지 빌드

https://goddaehee.tistory.com/251

[Docker (1)] window10 Docker 설치하기(윈도우 10 도커 설치)

https://worldpeace21.tistory.com/7?category=893455 

[도커] 도커(Docker) 기본 명령어

pip -V # pip설치경로 확인가능
conda info --env # env list나옴 == conda env list
conda list # 깔린 lib 나옴
conda activate ~~

 

1. DockerFile만들기

참조 : https://worldpeace21.tistory.com/9?category=893455

폴더생성후 Dockerfile 라는 이름으로 파일생성. 내용 : 하단

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FROM ubuntu:18.04

RUN apt-get upgrade

RUN apt-get update

RUN apt-get install -y wget
RUN apt-get install sudo

RUN apt-get install -y python3-pip
RUN apt-get install -y git

 

ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

RUN sudo apt-get install -y nvidia-driver-460

 

RUN wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pin
RUN sudo mv cuda-wsl-ubuntu.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
RUN wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-3-local_11.3.0-1_amd64.deb
RUN sudo dpkg -i cuda-repo-wsl-ubuntu-11-3-local_11.3.0-1_amd64.deb
RUN sudo apt-key add /var/cuda-repo-wsl-ubuntu-11-3-local/7fa2af80.pub
RUN sudo apt-get update

#  1. Africa      4. Australia  7. Atlantic  10. Pacific  13. Etc
#  2. America     5. Arctic     8. Europe    11. SystemV
#  3. Antarctica  6. Asia       9. Indian    12. US
#  이거없애려고 debian 추가함
ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
RUN sudo apt-get -y install cuda

RUN pip3 install --upgrade pip

# 여기에 추가할거 추가하기

RUN pip3 install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
RUN pip3 install Cython
RUN pip3 install matplotlib>=3.2.2
RUN pip3 install numpy>=1.18.5
RUN pip3 install opencv-python>=4.1.2
RUN pip3 install Pillow
RUN pip3 install PyYAML>=5.3.1
RUN pip3 install scipy>=1.4.1
RUN pip3 install tensorboard>=1.5
RUN pip3 install tqdm>=4.41.0
RUN pip3 install seaborn>=0.11.0
RUN pip3 install pandas
RUN pip3 install thop
RUN pip3 install pycocotools==2.0

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cmd에 -t <생성할 이미지명>:<태그명> <Dockerfile 위치>

docker build -t mask:18.04 ./docker_test

 

참고 : (그래픽 드라이버 ->) CUDA -> cuDNN 순으로 설치

 NVIDIA-SMI 460.89       Driver Version: 460.89       CUDA Version: 11.2

 

2. 컨테이너 생성 및 실행

docker run --gpus all -i -t --name mask --shm-size=16G -v C:/mask:/mask mask:18.04

shm : 메모리공유설정 / -v : 공유볼륨 / 맨끝 : 이미지

 

 

nvidia 드라이브 설치때문에 리빌드하는중에 저기서막힘

 

굳이 도커쓸필요없다심. 걍 콘다로하자