Docker 사용법

설치는 이미했음

초기에 이세팅 해줘야지 sudo 안써도돼
sudo usermod -aG docker $USER
sudo su - $USER

• docker ps
  현재 실행중인 컨테이너 목록 출력

• docker ps -a
  종료된 컨테이너도 목록 출력

• docker images
  사용 가능한 이미지들 출력

• docker run -it (name)
  컨테이너 실행

• 실행후 종료시킬때는 exit

• 실행은 시켜둘때 ctrl+q+p 하면됨

• docker restart (name)
  컨테이너 다시 시작

• docker attach (name)
  컨테이너 다시 접속 (실행중일때만)

• docker rm (컨테이너id)
  컨테이너 삭제

• docker rmi (이미지id)
  이미지 삭제

• docker build -t (name):(tag) ./
  docker file을 이미지로 만들기 ./은 경로야

• docker run -d -P –name (container name) (image name):(tag)
  docker 이미지로 만든거 컨테이너 안에 넣고 실행

• docker pull (images)
  이미지 다운로드

• nvidia-docker run -it –name (container name) (image name) /bin/bash
  nvidia-docker 안에 cuda 깔린 이미지 받아서 하면 nvidia-smi가능

• nvidia-docker exec -it (container name) /bin/bash
  뭔지 모르지만 이것도 하래!

• sed -i ‘s/archive.ubuntu.com/ftp.daumkakao.com/g’ /etc/apt/sources.list
  이거 해야지 패키지들 다운받을수 있어

• apt-get update
  업데이트

• apt-get upgrade
  업그레이드

• apt-get install -y wget nano git 설치
  필요한것들 다운

• wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
  conda 설치파일 다운로드

• bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
  conda 설치 - 엔터쭉누르면 yes나오고 설치 하다가 yes 누르면 설치완료

• nvidia-docker commit -p (container id) (container name)
  내가만든 컨테이너 이미지화

• 이미지 한건 다시 nvidia-docker run -it –name (container name) (image name) /bin/bash
  이거하면 container만들어져

• docker CUDA 세팅 - 이분것 참고(조만간 정리)
  https://biotech-lab.tistory.com/entry/04-%EB%8F%84%EC%BB%A4docker-CUDA-Toolkit-%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80-%EC%A0%95%EB%A6%AC