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问题背景：为了将face_recognition项目进行迁移，我们使用docker对其进行镜像打包，使用的DockerFile文件如下：# Start FROM Nvidia PyTorch image https://ngc.nvidia.com/catalog/containers/nvidia:pytorchFROM registry.baidubce.com/ais-public/ais2.3:cuda10.1_cudnn7-ubuntu16.04-py37ENV PATH=/home/b

准备工作部署过程中的环境如下：Centos7.6.1810(core 4.7.11)docker-18.09.7yolov5模型

目录应用的容器化简介单体应用容器化获取应用代码分析 `Dockerfile`容器化当前应用/构建具体的镜像推送镜像到仓库运行应用程序APP 测试应用的容器化简介容器是为应用而生！具体来说，容器能够简化应用的构建、部署和运行过程。完整的应用容器化过程主要分为以下几个步骤：（1）编写应用代码。（2）创建一个 Dockerfile，其中包括当前应用的描述、依赖以及该如何运行这个应用。（3）对该 Dockerfile 执行 docker image build 命令。（4）等待 Docker 将应用程

Docker 容器简介参考：[1] 深入浅出Docker.

如果读者之前曾经是 VM 管理员，则可以把 Docker 镜像理解为 VM 模板，VM 模板就像停止运行的 VM，而 Docker镜像就像停止运行的容器；如果读者是一名研发人员，可以将镜像理解为类（Class）。读者需要先从镜像仓库服务中拉取镜像。常见的镜像仓库服务是 Docker Hub，但是也存在其他镜像仓库服务。拉取操作会将镜像下载到本地 Docker主机，读者可以使用该镜像启动一个或者多个容器。镜像由多个层组成，每层叠加之后，从外部看来就如一个独立的对象。镜像内部是一个精简的操作系统（OS），同

Docker 引擎是用来运行和管理容器的核心软件。通常人们会简单地将其代指为 Docker 或 Docker 平台。如果有读者对 VMware 略知一二，那么可以将 Docker 引擎理解为 ESXi 的角色。基于开放容器计划（OCI）相关标准的要求，Docker 引擎采用了模块化的设计原则，其组件是可替换的。从多个角度来看，Docker 引擎就像汽车引擎——二者都是模块化的，并且由许多可交换的部件组成。汽车引擎由许多专用的部件协同工作，从而使汽车可以行驶，例如进气管、节气门、气缸、火花塞、排气管等

查看Docker版本：docker version查看存储引擎信息：docker info查看Docker 主机中的镜像：docker image ls拉取镜像：docker image pull imageID，例如拉取 ubuntu 18.04 的镜像，docker image pull ubuntu:18.04从镜像来启动容器：docker container run，例如，docker container run -it ubuntu:18.04 /bin/bash上述启动容器命令做.

步骤 1 - 启用适用于 Linux 的 Windows 子系统需要先启用“适用于 Linux 的 Windows 子系统”可选功能，然后才能在 Windows 上安装 Linux 分发。以管理员身份打开 PowerShell 并运行：dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart运行结果：部署映像服务和管理工具版本: 10.0.18362.1139

在终端命令行执行如下命令查看 Docker 版本：docker version结果如下：D:\MyDocker>docker versionClient: Docker Engine - Community Cloud integration: 1.0.2 Version: 19.03.13 API version: 1.40 Go version: go1.13.15 Git commit: 4484c46d9d Bu