用docker建立server自启动服务的几种方法(包含Dockerfile和requirements.txt制作方法)

本文介绍了如何使用Docker建立自启动服务,包括复杂和简单两种方法。复杂方法涉及编写Dockerfile和requirements.txt来定制TensorFlow环境,通过Dockerfile创建镜像,并设置启动命令。简单方法则在创建镜像时不指定启动命令,而是通过docker run时设置--restart=always实现自启动。文章还提到了常见问题和解决策略。

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本是NLP相关研究,docker是半路出家,请多指正

需要基础知识

了解基本docker原理

了解基本Dockerfile和requirements.txt

方法

有两种方法,一种简单但不规范,一种规范但是比较复杂

1.复杂方法

需要制作Dockerfile和requirements.txt

首先要制作镜像,找到需要的基础镜像,比如

需要制作TensorFlow相关container,就先去找TensorFlow docker的image,在网站上都有教程

docker pull tensorflow/tensorflow:1.14.0-gpu-py3

https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/tags?page=1&ordering=last_updated

然后在TensorFlow image上安装自己需要的环境,这就涉及到了需要制作Dockerfile和requirements.txt

建立文件夹,例如docker_server,然后建立名字为Dockerfile的文件和requirements.txt

mkdir docker_server
cd docker_server
touch Dockerfile
touch requirements.txt<
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