Docker(一)-认识Docker

1.docker理念

Docker是基于Go语言实现的云开源项目。
Docker的主要目标是“Build,Ship and Run Any App,Anywhere”,也就是通过对应用组件的封装,分发,部署,运行等生命周期的管理,使用户的应用及其运行环境能够做到”一次镜像,处处运行“。避免因为配置环境不一样,版本缺失,第三方引入包的依赖不同导致的各种发布上线的问题。

2.Docker与传统虚拟化方式的不同

1.传统虚拟机技术是虚拟出一套硬件后,在其上运行一个完整操作系统,在该系统上再运行所需应用进程。
2.容器内的应用进程直接运行于宿主的内核,容器内没有自己的内核且也没有进行硬件虚拟。因此容器比传统虚拟机更为轻便。
3.每个容器之间互相隔离,每个容器有自己的文件系统,容器之间进程不会相互影响,能区分计算资源。

3.Docker优势

1.更快速的应用交付和部署。
2.更便捷的升级和扩缩容。
3.更简单的系统运维。
4.更高效的计算资源利用。

4.Docker的基本组成(三要素)

以java为例:镜像就是java类,容器就是通过类模板new出来的一个个实例对象,仓库就是存放镜像的地方。

在这里插入图片描述

1.镜像(image):
一个只读模板。镜像可以用来创建Docker容器,一个镜像可以创建多个容器。 
2.容器(Container):
2
<think>好的,我现在遇到了用户的问题,他在运行Docker命令时出现了错误,提示“unknown flag: --gpus”。我需要帮助他解决这个问题。首先,我应该回想Docker中GPU支持的相关知识。 用户使用的命令是`docker run --gpus all -v /home/zm/docker_file/share:/data/share -it ultralytics/yolov5:v6.0`,错误信息显示Docker不认识`--gpus`这个参数。这可能是因为他的Docker版本不支持GPU,或者没有正确安装NVIDIA Docker相关的工具。 首先,我需要确认用户的环境是否满足使用GPU的条件。通常,使用Docker的GPU功能需要满足几个条件:安装NVIDIA显卡驱动、安装Docker引擎、安装NVIDIA Container Toolkit。用户可能没有安装NVIDIA Container Toolkit,或者Docker版本太旧不支持`--gpus`参数。 接下来,我应该分步骤指导用户检查这些前提条件。比如,检查NVIDIA驱动是否安装,可以使用`nvidia-smi`命令。如果这个命令不存在,说明驱动没装好。然后,检查Docker版本,`docker --version`,如果版本低于19.03,可能需要升级,因为从19.03开始Docker原生支持GPU,但需要nvidia-docker2的包。 另外,用户可能没有安装NVIDIA Container Toolkit。这时候应该引导用户按照官方文档安装,比如添加仓库、安装包、重启Docker服务等步骤。 如果用户的环境已经正确配置,可能还存在其他问题,比如拼写错误,但用户命令中的`--gpus`是正确的,所以可以排除这个可能。此外,用户可能使用的是旧版的nvidia-docker,这时候可能需要使用`nvidia-docker run`而不是`docker run`,但官方推荐的方式已经改为使用`--gpus`参数。 最后,建议用户测试安装后的环境,运行个简单的测试命令,比如`docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi`,来确认GPU是否可用。 总结来说,用户的根本问题是没有正确配置Docker的GPU支持,需要安装NVIDIA Container Toolkit,并确保Docker版本符合要求。我需要将这些步骤清晰地解释给用户,确保他能步步解决问题。</think>您在运行Docker命令时遇到的`unknown flag: --gpus`错误,表示当前Docker环境未正确配置GPU支持。以下是完整的解决方案: --- ### 原因分析 1. **Docker版本过旧**(需 ≥19.03) 2. **缺少NVIDIA Container Toolkit**(原nvidia-docker2) 3. **未安装NVIDIA驱动** --- ### 解决步骤 #### 步骤1:验证NVIDIA驱动 ```bash nvidia-smi ``` - ✅ 正常情况:显示GPU信息(如显存占用、驱动版本) - ❌ 若无输出:需先安装NVIDIA驱动(通过官网或系统包管理器) --- #### 步骤2:升级Docker版本 **要求版本 ≥19.03**(社区版/企业版均可) ```bash # 查看当前版本 docker --version # Ubuntu升级示例 sudo apt-get update && sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io ``` --- #### 步骤3:安装NVIDIA Container Toolkit ```bash # 添加仓库 distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list # 安装工具包 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit # 重启Docker服务 sudo systemctl restart docker ``` --- #### 步骤4:验证GPU支持 ```bash # 运行测试容器 docker run --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi ``` - ✅ 成功标志:输出与宿主机`nvidia-smi`相同的GPU信息 --- #### 最终执行原命令 ```bash docker run --gpus all -v /home/zm/docker_file/share:/data/share -it ultralytics/yolov5:v6.0 ``` --- ### 常见问题补充 1. **旧版系统兼容方案** 若必须使用Docker 19.03以下版本,可改用旧语法: ```bash docker run --runtime=nvidia -v ... ultralytics/yolov5:v6.0 ``` 2. **指定特定GPU** ```bash # 仅使用第0号GPU docker run --gpus '"device=0"' ... # 使用多块指定GPU docker run --gpus '"device=0,1"' ... ``` 3. **Windows/Mac限制** Docker Desktop的GPU支持仅限Linux宿主,Windows需通过WSL2实现。
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