四：（之七_如何与运行中容器交互）Dockerfile语法梳理和实践

最新推荐文章于 2024-03-21 15:48:17 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/chaos-li/p/10294269.html
本文提供了Docker容器操作的基本指令，包括指定网络连接方式、容器的启动与停止、查看容器详细信息、日志信息等，适合初学者快速上手。

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

1.指定网络连接方式：--net=””   （bridge/host/none/container: 四种类型）

 

 

注：192.168.33.18 此IP是在vagrantfile中指定的虚拟机IP：config.vm.network "private_network", ip: "192.168.33.18"

2.容器后台运行 docker run -d 。。。

 

3.进入运行中容器：docker exec -it 容器标识 /bin/bash

 

 

4.使用exec与容器交互

 

 

5.查看容器ip

 

 

6.容器别名 启动和停止 name  start  stop :

 

 

 

7.查看容器详细信息和配置 docker inspect :

 

 

8.日志信息logs：

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/chaos-li/p/10294269.html

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项目监控脚本 ├── project_monitor.log # 监控日志 ├── EcoMonitor/ # 示例项目 ├── DataAnalysis/ # 另一个项目 └── … # 更多项目 E:\AI_System\agent\ # 智能体项目（独立存在，已存在） ├── main_agent.py └── … 项目全景梳理 核心工具项目（ProjectEcosystem） 定位：开发进度监控 + 灵感管理系统 核心组件： ProjectMonitor：项目状态跟踪系统 InnovationHub：灵感捕捉与管理系统 当前状态： 基础框架已搭建 需要完善监控逻辑和灵感管理功能 尚未与目标项目集成 智能体项目（AI_System） 定位：自主智能体核心系统 关键子系统： model_server：模型服务框架（含灵魂交互系统） cognitive_arch：认知架构 conscious_system：意识系统 当前状态： 多模块并行开发中 需要统一架构和进度管理 存在未整合的遗留组件 关键问题与解决方案 问题1：项目间脱节 现象： 智能体项目开发中产生的灵感和进度无法自动记录到ProjectEcosystem 解决方案： 在智能体项目中植入监控代理：# E:\AI_System\utils\project_monitor_agent.py import time import json from watchdog.observers import Observer from watchdog.events import FileSystemEventHandler class DevelopmentMonitor(FileSystemEventHandler): def init(self, ecosystem_path): self.ecosystem = ecosystem_path self.idea_queue = [] def on_modified(self, event): """ 检测代码变更时自动记录 """ if not event.is_directory: self.record_activity(event.src_path, 'MODIFY') def on_created(self, event): """ 检测新文件时记录灵感 """ if not event.is_directory: self.record_activity(event.src_path, 'CREATE') if 'idea' in event.src_path.lower(): self.capture_idea(event.src_path) def capture_idea(self, idea_path): """ 将灵感发送到InnovationHub """ with open(idea_path, 'r') as f: idea_content = f.read() timestamp = time.strftime("%Y%m%d-%H%M%S") payload = { 'source': 'AI_System', 'module': idea_path.split('\\')[-2], 'content': idea_content, 'timestamp': timestamp } # 发送到ProjectEcosystem的API requests.post(f'{self.ecosystem}/api/ideas', json=payload) def record_activity(self, file_path, action): """ 记录开发活动到监控系统 """ # ... 实现细节省略 ... 问题2：项目状态分散 现象： 各子系统（model_server/cognitive_arch等）进度独立，缺乏全局视图 解决方案： 创建统一状态仪表盘：graph TD A[智能体项目] --> B[意识系统] A --> C[认知架构] A --> D[模型服务] B --> E[进度: 45%] C --> F[进度: 30%] D --> G[进度: 60%] H[创新管理系统] --> I[待实现灵感 12项] H --> J[已实现灵感 8项] 问题3：遗留代码整合 现象： 存在min_api.py等孤立组件需要处理 解决方案： 创建代码迁移评估器：# E:\ProjectEcosystem\InnovationHub\code_migrator.py import ast class CodeAnalyzer(ast.NodeVisitor): def init(self): self.dependencies = set() self.endpoints = [] def visit_Import(self, node): for alias in node.names: self.dependencies.add(alias.name) def visit_FunctionDef(self, node): if node.name.startswith('api_'): self.endpoints.append(node.name) def assess_legacy_code(file_path): “”" 评估遗留代码迁移价值 “”" with open(file_path, ‘r’) as f: tree = ast.parse(f.read()) analyzer = CodeAnalyzer() analyzer.visit(tree) migration_score = len(analyzer.endpoints) * 10 + len(analyzer.dependencies) * 2 return { 'file': file_path, 'score': migration_score, 'endpoints': analyzer.endpoints, 'dependencies': list(analyzer.dependencies) } 实施路线图 阶段一：监控系统集成（1周） 在智能体项目中部署监控代理 建立ProjectEcosystem数据接收API 实现基础仪表盘 阶段二：遗留代码处理（2周） 扫描评估所有遗留组件 制定迁移/废弃计划 更新统一架构文档 阶段三：开发流整合（持续） 将灵感系统嵌入开发环境 建立自动化进度跟踪 实现智能体健康检查 当前进度校准 模块 完成度 下一里程碑 项目监控框架 40% 接收首个智能体数据 灵感管理系统 25% 实现首个自动捕获 智能体核心 55% 完成意识系统原型 统一架构 20% 发布v0.1设计文档 距离整体目标约完成35%，主要缺口在系统集成和数据流打通”；E:\CurlTools里面是工具箱，这些总结也是你之前发给我的"当前进度与目标总结 我们已经完成的工作： 核心功能开发： 实现了安全下载模块的核心功能： HTTPS强制验证 域名白名单/黑名单过滤 文件大小限制 下载速度限制 文件哈希验证 单元测试编写： 创建了完整的Pester测试套件： 模块加载测试 安全策略测试 错误处理测试 覆盖了所有核心安全功能 环境配置： 解决了Pester测试框架的安装问题 修复了测试脚本的语法错误 创建了自动化测试运行脚本 当前正在进行的任务： 解决最后的测试执行问题： 修复批处理文件中的多行命令处理 确保测试环境完全配置正确 验证所有测试用例能100%通过 完善边缘情况处理： 增强网络异常处理 优化大文件下载的内存管理 完善错误日志记录 最终目标： 开发一个企业级安全下载工具箱，具有： 安全策略强制执行能力 全面的审计日志 易集成的命令行接口 自动化测试覆盖保障 跨平台支持能力 当前工具箱状态 ✅ 核心功能已可用： 基本安全下载功能已完成 核心安全策略已实现 模块化架构已搭建 ⚠️ 待完善部分： 测试环境需要最后验证 安装包需要标准化 文档需要补充完整 🔜 下一步计划： 完成所有测试验证 创建安装程序 编写用户文档 发布v1.0正式版 工具箱当前可用性 可以开始试用，但请注意： 适合技术用户测试使用 生产环境需等待正式发布 目前缺少图形界面 您现在已经可以： 导入模块使用核心功能 运行基本下载命令 配置安全策略 需要帮助时可随时询问具体使用方式！"；E:\AI_System里面是智能体，但是结构很复杂，有很多模块和子系统 ，分为前中后台，目前没办法运行，智能体已下载的模型都在E:\AI_Models，智能体的架构 大体上是这些“E:\AI_System\model_server ├── agent_core.py # AI代理核心逻辑（保留） ├── api_server.py # 主API服务（需要更新为统一版本） ├── config.yaml # 配置文件（需要更新） ├── min_api.py # 最小API示例（可删除或保留为参考） ├── model_evolution.py # 模型进化逻辑（保留） ├── pipeline_load.py # 模型加载管道（保留） ├── simple_ui.py # 简单UI界面（保留） ├── check_cuda.py # CUDA检查工具（保留） ├── cuda_test.py # CUDA测试脚本（保留） ├── api_server.log # 日志文件（归档到logs目录） └── model_server.log # 日志文件（归档到logs目录） E:\AI_System\cognitive_arch ├── consciousness/ # 意识模块主目录 │ ├── init.py # 包初始化文件 │ ├── core_awareness.py # 核心自我意识功能 │ ├── meta_cognition.py # 元认知能力 │ ├── attention_control.py # 注意力机制 │ ├── emotional_model.py # 情感模拟 │ ├── goal_manager.py # 目标管理系统 │ └── integration.py # 模块整合接口 ├── decision_system.py # 决策系统（需与意识模块交互） ├── life_scheduler.py # 生活调度器（需与意识模块交互） └── memory_system.py # 记忆系统（需与意识模块交互） E:\AI_System\agent\conscious_system ├── init.py # 包初始化文件 ├── layers/ # 意识层次模块 │ ├── unconscious.py # 无意识层处理 │ ├── preconscious.py # 前意识层处理 │ └── conscious.py # 意识层核心处理 ├── cognitive/ # 认知处理模块 │ ├── processor.py # 认知处理器 │ └── workload_manager.py # 认知负载管理 ├── memory/ # 记忆系统 │ ├── memory_system.py # 记忆系统核心 │ └── emotional_association.py # 情感关联处理 ├── perception/ # 感知模块 │ └── stimulus.py # 刺激处理 ├── states/ # 状态管理 │ └── conscious_state.py # 意识状态管理 ├── conscious_framework.py # 意识框架 ├── conscious_layer.py # 意识层协调器 ├── conscious_memory.py # 意识记忆接口 ├── main.py # 系统入口 ├── perception_interface.py # 感知接口 └── self_awareness.py # 自我意识模块 E:\AI_System ├── model_server/ # 模型服务核心 │ ├── core/ # 核心模块 │ │ ├── agent_core.py # AI代理核心逻辑 │ │ ├── model_manager.py # 模型管理器（需增强） │ │ └── model_evolution.py # 模型进化逻辑 │ ├── services/ # 服务模块 │ │ ├── text_service.py # 文本生成服务 │ │ ├── image_service.py # 图像生成服务 │ │ └── chat_service.py # 对话服务 │ ├── utils/ # 工具模块 │ │ ├── pipeline_load.py # 模型加载管道 │ │ ├── check_cuda.py # CUDA检查工具 │ │ └── cuda_test.py # CUDA测试 │ ├── config/ # 配置目录 │ │ ├── config.yaml # 主配置文件 │ │ └── .env # 环境变量文件 │ ├── logs/ # 日志目录 │ │ ├── api_server.log # API日志 │ │ ├── model_server.log # 模型日志 │ │ └── access.log # 访问日志 │ ├── static/ # 静态文件 │ │ ├── images/ # 生成图片存储 │ │ └── ui/ # UI资源 │ ├── api_server.py # 主API入口（更新为统一版本） │ └── simple_ui.py # 简单UI界面 ├── deployment/ # 部署配置 │ ├── Dockerfile # Docker容器配置 │ ├── gunicorn_config.py # Gunicorn配置 │ └── nginx/ # Nginx配置 │ └── ai_service.conf # Nginx服务配置 └── README.md # 系统文档 E:\AI_System\model_server ├── agent_system\ # 灵魂交互系统（高级代理层） │ ├── core\ # 核心模块 │ │ ├── soul.py # 灵魂核心定义 │ │ ├── body.py # 可变形代码身体 │ │ ├── memory.py # 时空连续记忆 │ │ └── affective.py # 情感系统 │ ├── interaction\ # 交互模块 │ │ ├── connection.py # 灵魂连接协议 │ │ ├── sharing.py # 生活分享系统 │ │ ├── co_creation.py # 协作创造系统 │ │ ├── emotion_res.py # 情感共鸣系统 │ │ └── home_builder.py# 家园共建系统 │ ├── framework.py # 交互框架主控制器 │ └── agent_main.py # 代理系统入口 │ ├── core\ # 原有核心模块 │ ├── agent_core.py # 保留（兼容层） │ ├── model_manager.py # 模型管理器（增强） │ └── model_evolution.py # 模型进化逻辑 │ ├── services\ # 服务模块 │ ├── text_service.py # 文本生成服务 │ ├── image_service.py # 图像生成服务 │ └── chat_service.py # 对话服务（部分整合） │ ├── utils\ # 工具模块 │ ├── pipeline_load.py # 模型加载管道 │ ├── check_cuda.py # CUDA检查工具 │ ├── cuda_test.py # CUDA测试 │ └── logger.py # 统一日志系统 │ ├── config\ # 配置目录 │ ├── config.yaml # 主配置文件 │ └── .env # 环境变量文件 │ ├── logs\ # 日志目录 │ ├── static\ # 静态文件 │ ├── images\ # 生成图片存储 │ └── ui\ # UI资源 │ ├── api_server.py # 主API入口 ├── simple_ui.py # 简单UI界面 └── requirements.txt # 依赖项列表 D --> H[model_server] D --> I[cognitive_arch] D --> J[conscious_system]
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