“주의”

• Docker 를 사용 중이면 Container 내부 작업인지 아닌지 생각할 것.

Docker Image 생성

1. 해당 폴더에 Dockerfile 생성

2. Dockerhub에서 사용하려는 Python 혹은 Ubuntu등의 Tag name 및 Version 확인

3. Docker 명령문을 통해 설정

   # ptyhon 3.11 설치후 jupyter 설치 및 실행 예시
   FROM python:3.11
   
   # 컨테이너 내부의 작업 디렉터리 설정
   WORKDIR /app
   
   # 로컬의 모든 파일을 컨테이너 내부 /app 폴더로 복사
   COPY . /app
   
   # 의존성 설치
   RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
   
   EXPOSE 8888
   
   CMD ["jupyter", "notebook", "--ip=0.0.0.0", "--port=8888", "--no-browser", "--allow-root"]
   

4. requirements.txt에 설치하려는 라이브러리의 이름과 Version정의

   • Ex) torch[==2.0.1]

5. 위 순서가 끝나면 터미널에서

   # 같은 경로에 Dockerfile 이 있어야함
   docker build -t [name] .
   
   # 만약 파일명이 Dockerfile이 아닌 Dockerfile-ubuntu인 경우
   docker build -t [tag_name] -f Dockerfile-ubuntu .
   

   • Auth error시 dockerhub의 id/pwd를 통한 로그인

6. docker ps -a를 통해 생성 확인

7. docker container 실행

   docker run [options] [image_name]
   

8. 해당 docker의 터미널로 들어가기

   • docker exec -it [container id] /bin/bash

9. image 생성 확인

   • docker images

10. docker image save

    • docker save -o [file_name.tar] [repository name]
    • [file_name.tar]: 내가 하고 싶은 이름
    • [repository name]: 내가 저장하려는 image의 repository name

Docker image

Docker Hub : https://hub.docker.com/

• docker image list

sudo docker images

• docker image 다운로드

docker pull ID/image_name

• docker image remove