在Docker上部署ubuntu系统

本文指导如何在Docker上安全地部署一个精简的Ubuntu系统,通过docker-compose进行管理,强调了资源隔离和可能遇到的问题,如命令限制及数据持久化需求。

前言

如标题所写的这篇文章是“在Docker上部署ubuntu系统”而不是“在ubuntu上部署Docker”。

这篇文章是讲在Docker上部署ubuntu系统的。这类文章很少见,很少有人在Docker上部署ubuntu的。但我最近对rm -rf /*这个命令挺感兴趣的,但又不敢在实体机上运行。安装虚拟化软件太麻烦,干脆就利用Docker资源隔离的特点安装了个ubuntu系统运行rm -rf /*

于是顺便有了这篇文章《在Docker上部署ubuntu系统》

准备

开始前请你确保你自己的 VPS 已经正确安装好了 Dockerdocker compose,并且你具有一定的Linux基础。

开始

首先,我们创建目录:

work=~/docker/ubuntu/ && mkdir -p $work && cd $work

~/docker/ubuntu/可以改为你想要的位置。

新建一个 docker-compose.yml

vim docker-compose.yml

输入以下内容:

version: '3'
services:
  ubuntu:
    image: ubuntu
    container_name: my_ubuntu
    command: tail -f /dev/null

上线服务

docker-compose up -d

如果没出什么问题的话,一个在docker上的ubuntu成功运行起来了!

管理命令

进入容器ubuntu bash

docker exec -it my_ubuntu bash

上线服务

docker-compose up -d

下线服务

docker-compose down

最后要注意的

  1. Docker版的ubuntu可能有些命令无法正常运行。
  2. 上面安装的ubuntu十分精简的,有许多常用的命令都没有。(apt命令还是有的)
  3. 使用上面docker-compose.yml文件部署的,下线服务后,容器里面的文件等都会丢失。你可以在docker-compose.yml添加配置volumes来挂载目录以保存文件。
<think>好的,我现在需要帮助用户在Ubuntu系统上使用Docker快速部署Xinference。首先,我得回忆一下Xinference的部署步骤,可能需要参考之前提到的引用内容。用户提到了引用[1]中的命令,看起来是拉取镜像并运行容器,同时需要显卡驱动支持。另外,引用[3]提到了Windows子系统Ubuntu部署,但用户现在是在纯Ubuntu环境下使用Docker,所以可能需要类似的步骤。 首先,用户需要确认系统是否安装了Docker和NVIDIA驱动。根据引用[1],nvidia-smi命令可以检查驱动是否正确安装。如果用户没有安装驱动,可能需要先安装,这部分可能需要指导用户如何安装NVIDIA驱动,但用户的问题可能已经假设驱动已经装好了,所以可能不需要详细说明驱动安装,但作为步骤,还是应该提醒检查驱动。 接下来,安装Docker。用户可能已经安装了,但如果没有的话,需要指导如何安装Docker引擎。然后,安装NVIDIA Container Toolkit,这样才能在Docker中使用GPU。这部分可能涉及添加仓库、安装包等步骤,需要准确记得命令,比如curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -,然后添加distribution到sources.list.d,接着更新和安装nvidia-container-toolkit,然后重启docker服务。 然后,按照引用[1]中的命令拉取Xinference的Docker镜像,使用docker pull xprobe/xinference:latest。之后,运行容器,命令应该是docker run的参数,包括端口映射和GPU支持。引用[1]中的命令是docker run -p 9997:9997 --gpus all xprobe/xinference:latest xinference-local -H 0.0.0.0,这里可能需要确认参数是否正确,特别是--gpus all是否有效,以及xinference-local命令是否正确启动服务。 启动后,用户需要验证服务是否运行正常,可以通过curl访问本地端口或者查看容器日志。此外,可能还需要指导如何访问Web UI,如果Xinference提供了的话,或者如何通过API调用模型。 可能遇到的问题包括权限问题,比如Docker需要sudo或者用户没有加入docker组,导致无法运行命令。这时候需要提醒用户将当前用户加入docker组,并重新登录。另外,NVIDIA Container Toolkit的安装是否正确,可能会影响GPU是否被容器识别,所以需要确保安装步骤正确。 最后,生成相关问题的时候,需要考虑用户在部署过程中可能遇到的疑问,比如如何验证GPU是否被正确使用,如何持久化数据,或者如何配置模型等。引用中的其他内容,比如引用[2]提到的docker-compose,可能用户也会问到如何使用docker-compose部署,或者如何接入Dify,所以相关问题可以包括这些方面。 总结步骤应该是:1. 检查驱动和Docker安装;2. 安装NVIDIA Container Toolkit;3. 拉取镜像并运行容器;4. 验证部署。确保每个步骤的命令正确无误,并且给出示例,比如nvidia-smi的输出示例,docker run的具体参数等。同时,提醒用户注意端口映射和主机地址的设置,比如-H 0.0.0.0允许外部访问。 可能还需要提到如何持久化模型数据,比如使用Docker卷,或者如何管理容器,比如停止、重启等基本操作。但用户的问题主要是快速部署,所以可能不需要太深入,但相关的问题可以生成。</think>以下是在Ubuntu系统上使用Docker快速部署Xinference的分步指南: ### 1. 环境准备 - **检查NVIDIA显卡驱动** 执行命令确认驱动已安装: ```bash nvidia-smi # 输出应显示GPU状态[^1] ``` 若无输出,需先安装[NVIDIA驱动](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx) - **安装Docker引擎** ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install docker.io ``` - **配置NVIDIA Container Toolkit** ```bash curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | sudo apt-key add - distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/$distribution/nvidia-container-runtime.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-runtime.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker ``` ### 2. 部署Xinference ```bash # 拉取镜像 docker pull xprobe/xinference:latest # 启动容器(启用GPU支持) docker run -d -p 9997:9997 --gpus all \ --name xinference \ xprobe/xinference:latest \ xinference-local -H 0.0.0.0 ``` ### 3. 验证部署 ```bash # 检查容器状态 docker logs xinference # 测试API接口 curl http://localhost:9997/v1/models ``` 成功时会返回可用模型列表[^3] ### 4. 接入应用(如Dify) 在Dify的模型配置中选择: ``` 服务类型:Xinference API端点:http://<Ubuntu_IP>:9997 ``` 如本地访问可填`http://localhost:9997`[^2]
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