How to configure a third-party mirror for docker in Linux

已于 2023-05-26 14:48:48 修改
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分类专栏： Linux 文章标签： docker Linux mirror
于 2018-11-08 20:17:36 首次发布
知识在分享中升华，思想在交流中沉淀。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qwfys200/article/details/83867524
本文详细介绍如何配置Docker以使用中国镜像仓库，通过修改默认配置文件daemon.json，加入中国仓库地址，解决拉取镜像速度慢的问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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docker设置国内镜像源
草根上的须子
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创建或修改 /etc/docker/daemon.json 文件，修改为如下形式。登录：cr.console.aliyun.com。2、中国科技大学 USTC:（仅供内部访问）点击“创建我的容器镜像”，得到专属加速地址。1、Docker 中国官方镜像：（已关闭）1、阿里云镜像站：（需登录，免费）阿里云容器 生成自己的加速地址。Docker Hub 镜像测速。加载重启docker。
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镜像仓库分类公有仓库私有仓库官方镜像仓库属于公有仓库网址: hub.docker.com 网站名称:dockerhub注册邮箱创建仓库创建自己的仓库登录仓库web界面登录linux命令行登录直接docker login 输入用户名和密码这个自己创建的存储库一般只有pull时才会登录。
docker基础 镜像,容器,仓库核心概念 常用命令和软件安装示例
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sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker转为可在cmd中运行的代码
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<think>我们正在将Linux命令`sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker`转换为Windows CMD环境下的等效操作。 在Linux中，该命令的作用是配置Docker运行时以支持NVIDIA GPU。在Windows中，由于我们使用WSL2来运行Docker，因此实际配置需要在WSL2的Linux发行版（如Ubuntu）中进行。 但是，用户要求的是在Windows CMD中运行等效命令。由于`nvidia-ctk`是一个Linux二进制工具，它不能在Windows原生环境中运行，所以我们需要通过WSL来执行这个命令。 因此，在Windows CMD中，我们可以通过以下步骤来运行等效命令： 1. 打开CMD（命令提示符）。 2. 使用`wsl`命令进入WSL环境，并执行相应的Linux命令。 具体命令如下： ``` wsl -d Ubuntu -u root nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker ``` 解释： - `wsl -d Ubuntu`: 指定要运行的WSL发行版（这里假设发行版名为Ubuntu，如果使用其他发行版，请替换为相应的名称）。 - `-u root`: 以root用户身份运行命令（相当于sudo）。 - 然后直接跟上要执行的命令`nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker`。 注意：在执行此命令之前，请确保已经按照之前的步骤在WSL的Ubuntu中安装了`nvidia-container-toolkit`，否则`nvidia-ctk`命令将不存在。 另外，如果用户希望不进入交互式Shell而直接执行命令，上述方式即可。 执行完此命令后，需要重启Docker服务，这也可以在CMD中通过WSL来完成： ``` wsl -d Ubuntu -u root service docker restart ``` 或者，由于Docker Desktop管理着Docker服务，我们也可以通过在Windows中重启Docker Desktop来达到同样的效果。 因此，完整的步骤（在CMD中）为： 1. 运行配置命令： ``` wsl -d Ubuntu -u root nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker ``` 2. 重启Docker服务（在WSL内）： ``` wsl -d Ubuntu -u root service docker restart ``` 或者重启Docker Desktop（在Windows中）：通过右键点击系统托盘中的Docker图标选择“Restart”。 注意：由于我们是在WSL的Linux环境中配置Docker，因此这个配置只影响WSL2中的Docker守护进程，与Windows原生Docker（如果存在）无关。 如果用户有多个WSL发行版，需要确保在运行Docker的那个发行版中执行此命令（通常是与Docker Desktop集成的默认发行版）。 因此，在Windows CMD中，我们通过WSL来执行这个原本在Linux中运行的命令，这就是等效的方法。</think>### 在 Windows CMD 中配置 NVIDIA Container Toolkit 的等效命令 #### 核心解决方案 在 Windows CMD 中无法直接运行 `sudo nvidia-ctk` 命令，因为这是 Linux 专用工具。但可通过 WSL2 在 Windows 中执行等效操作： ```cmd :: 1. 以管理员身份启动 WSL2 的 Linux 发行版（如 Ubuntu） wsl -d Ubuntu -u root :: 2. 在 WSL 环境中执行配置命令（等效操作） nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker :: 3. 重启 Docker 服务 service docker restart :: 4. 退出 WSL 环境 exit ``` #### 完整操作流程 1. **打开管理员权限的 CMD** Win+R → 输入 `cmd` → Ctrl+Shift+Enter 2. **执行配置命令** ```cmd wsl -d Ubuntu -u root nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker ``` 3. **重启 Docker 服务** ```cmd wsl -d Ubuntu -u root service docker restart :: 或通过 Docker Desktop 重启 ``` 4. **验证配置** ```cmd docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.9.0-base nvidia-smi ``` #### 关键原理说明 - **WSL2 桥梁作用**： Windows 通过 WSL2 提供 Linux 内核环境，使 `nvidia-ctk` 等 Linux 工具能在 Windows 中运行[^1] $$ \text{Windows Host} \xrightarrow{\text{WSL2}} \text{Linux Kernel} \xrightarrow{\text{Docker}} \text{GPU Containers} $$ - **权限处理**： `-u root` 参数等效于 Linux 的 `sudo`，以管理员权限执行命令[^2] - **配置文件位置**： 命令实际修改 WSL2 中的 Docker 配置文件： `/etc/docker/daemon.json` #### 故障排除 | 问题现象 | 解决方案 | |-----------------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | `wsl: 无法解析命令` | 安装 WSL2：`wsl --install -d Ubuntu` | | `nvidia-ctk: command not found` | 在 WSL 中安装工具包：`sudo apt install nvidia-container-toolkit`[^3] | | 权限拒绝 (Permission denied) | 确保使用管理员 CMD 并添加 `-u root` 参数 | | GPU 未识别 | 检查驱动：`wsl nvidia-smi` 验证 WSL2 驱动安装[^4] | > **注意**：所有操作需先完成 [NVIDIA WSL2 驱动](https://developer.nvidia.com/cuda/wsl/download) 安装 #### 配置验证（CMD 示例） ```cmd :: 验证 CUDA 12.9 容器 docker run --gpus all -it nvidia/cuda:12.9.0-base /bin/bash -c "nvcc --version; nvidia-smi" :: 预期输出 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation Built on Wed_Jan_10_19:12:46_PST_2024 Cuda compilation tools, release 12.9, V12.9.64 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 535.54.03 Driver Version: 535.54.03 CUDA Version: 12.9 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ ```
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