在vscode中使用ssh運(yùn)行docker:從下載到運(yùn)行全流程
首先在本機(jī)或者服務(wù)器上下載docker并運(yùn)行
本文目的旨在本機(jī)下載docker并打包，然后在服務(wù)器上進(jìn)行加載
docker -v Docker version 27.0.3, build 7d4bcd8
有輸出說明在運(yùn)行
一、下載
在docker hub上下載docker以tensorflow為例
點(diǎn)擊tag搜索自己想要的版本
copy命令并進(jìn)行下載
二、打包
docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE tensorflow/tensorflow 2.16.1-gpu 21df1084f706 5 months ago 7.35GB tensorflow/tensorflow 2.6.1-gpu b6bcb9632c86 2 years ago 5.63GB
此時(shí)說明docker已經(jīng)被下載，我們需要把它打包成一個tar
docker save -o 自己定義一個名字.tar REPOSITORY的名字:TAG的名字 例如: docker save -o tf123.tar tensorflow/tensorflow:2.6.1-gpu
打包完成后，tar文件在輸入命令的當(dāng)前目錄下，然后此tar拷貝到服務(wù)器中
三、加載
在服務(wù)器中加載tar
docker -i XXXX.tar
等待一段時(shí)間后
docker images
會出現(xiàn)此docker容器
四、映射
現(xiàn)在我們有了docker容器，但是容器中還沒有任何文件夾，所以需要把本地的文件夾映射到docker中
sudo docker run -itd -p 端口 --privileged=true --shm-size=32g --gpus all -v 本地文件夾:docker文件夾 --name 自定義一個容器的名字 REPOSITORY的名字:TAG的名字 /bin/bash
其中端口隨便輸入，例如1234:11
文件夾使用絕對路徑
五、VSCODE
打開ssh
可以看到很多容器，進(jìn)入之后找到home文件夾，剛才映射的文件就在里面
容器中需要重新下載個解釋器（至少在我目前下載的容器中是這樣的）
在容器中也可以繼續(xù)配置環(huán)境(此時(shí)之前配置的清華源是沒有的)
結(jié)語
如果是直接在本機(jī)或者服務(wù)器上配置可以直接省去二和三
到此這篇關(guān)于在vscode中使用ssh運(yùn)行docker:從下載到運(yùn)行全流程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)vscode使用ssh運(yùn)行docker內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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