手動建立Docker映象

Docker 映象是通過 Dockerfile 檔案來構建的。該檔案沒有任何副檔名，檔名固定為 Dockerfile。

從本質上來說，Dockerfile 可以看作是一份用於自動化構建映象的指令碼檔案。我們在日常使用 Linux 系統時，在終端中執行的各種安裝、配置命令（例如安裝軟體、修改環境變數等），都可以按照一定的語法規則寫入到 Dockerfile 中。

不過，這些普通的 Shell 命令需要配合 Docker 提供的特定指令（如 RUN、COPY、ENV 等）一起使用，Docker 才能夠正確解析並執行這些步驟。構建映象的過程，本質上就是按照 Dockerfile 中定義的指令，從上到下一步步執行，最終生成一個可用的映象。

通過這種方式，我們可以將環境配置過程標準化、自動化，從而實現環境的一致性與可復現性。

下面列出了一些常用的 Dockerfile 指令及其作用：

1.DockerFile常用命令

2.自己建立容器

2.1.手動建立

首先建立一個資料夾來存放你的Dockerfile 比如我在~/UserFolder/MySource/下建立了一個MyDocker資料夾.

建立好後,在個資料夾下開啟vscode.

cd ~/UserFolder/MySource/MyDocker
code .

在VScode外掛中安裝Dev Containers,Container Tools這倆外掛.

1. 外掛1：微軟Docker工具

docker擴充套件外掛已經進化為container tools了，請安裝container tools。

2. 外掛2：微軟Docker遠端開發工具

下面這是遠端開發的外掛。

接下來建立Dockerfile檔案:

我們建立一個最簡單的X86架構的映象,這個映象的內容是:

1. 基於Ubuntu24.04系統的映象
2. 自帶CUDA和CuDNN
3. 預設Shell環境為bash
4. 換源為國內映象源
5. Shell新增上豐富的顏色

# 基于NVIDIA官方CUDA 12.6和CuDNN基础镜像
FROM nvidia/cuda:12.6.0-cudnn-devel-ubuntu24.04

# 设置环境变量以防止交互安装
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# 强制使用 Bash 作为默认 Shell
SHELL ["/bin/bash", "-c"]

# 先更新包列表并安装CA证书
RUN apt-get update && apt-get install -y ca-certificates \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 替换为清华大学的DEB822格式镜像源
RUN sed -i 's|http://archive.ubuntu.com/ubuntu/|https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/|g' /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources

# 配置终端颜色和提示符
RUN sed -i 's/#force_color_prompt=yes/force_color_prompt=yes/g' /root/.bashrc && \
    # 自定义PS1（带颜色的提示符）
    echo 'export PS1="\[\033[1;36m\]\u@\h\[\033[00m\]:\[\033[1;34m\]\w\[\033[00m\]\$ "' >> /root/.bashrc && \
    # 给ls、grep等命令添加别名
    echo "alias ls='ls --color=auto'" >> /root/.bashrc && \
    echo "alias grep='grep --color=auto'" >> /root/.bashrc && \
    echo "alias ll='ls -alFh --color=auto'" >> /root/.bashrc && \
    # 清理临时文件
    rm -rf /tmp/LS_COLORS

在x86電腦上編譯x86的映象(一定要有科學的網路環境,不然拉取不了輝達的映象)：

命令格式為docker build -t 镜像名称 . 比如:

docker build -t ubuntu24_cuda126_cudnn:latest .

然後使用docker images命令檢視編譯好的映象.

2.2.執行此映象

使用run命令的引數非常重要裡的run命令來執行建立好的映象.

應該把--name修改為你要建立的容器的名字,比如ubuntu24cuda126,然後最底下那行應該寫你剛才建立的映象的名字,比如ubuntu24_cuda126_cudnn:latest.

對應本教程的命令應該為:

sudo docker run --name=ubuntu24cuda126 \
--gpus all \
-e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all \
-e DISPLAY=$DISPLAY \
-dit \
--privileged \
--net=host \
--group-add audio \
--group-add video \
--group-add dialout \
-e XAUTHORITY=$HOME/.Xauthority \
-e WAYLAND_DISPLAY=$WAYLAND_DISPLAY \
-e XDG_RUNTIME_DIR=$XDG_RUNTIME_DIR \
-e QT_QPA_PLATFORM=xcb \
-v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw \
-v /dev/dri:/dev/dri \
-v $HOME/.Xauthority:$HOME/.Xauthority:ro \
-v /run/user/$(id -u)/wayland-0:/run/user/$(id -u)/wayland-0 \
-v /run/user/$(id -u):/run/user/$(id -u) \
-v $HOME:$HOME \
-w $HOME \
ubuntu24_cuda126_cudnn:latest

出現下列這一行,代表成功了.

可以在VScode的外掛裡看到容器已經成功執行.

2.3.開啟容器裡的Ubuntu24系統的終端

命令格式為docker exec -it 容器名称 bash 比如:

docker exec -it ubuntu24cuda126 bash

如下圖你已經進入了容器裡的Ubuntu24系統的終端了.

接下來可以安裝一個neofetch測試一下.

注意,你這裡已經是在root的身份下執行Ubuntu24系統的終端了,所以不需要每條命令前加sudo了,比如sudo apt update可以直接用apt update代替.

apt update
apt install neofetch
neofetch

然後可以順便測試下輝達驅動和CUDA以及CuDNN的安裝情況:

nvidia-smi
nvcc -V
cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

如下圖可知,容器中的Ubuntu24共享了宿主的輝達驅動,版本為595.80. 自帶CUDA12.6與CuDNN9.3.0

2.4.將映象推送至Docker Hub

將 Docker 映象推送到 Docker Hub 的步驟如下：

1. 建立 Docker Hub 賬戶

如果你還沒有 Docker Hub 賬戶，請前往 Docker Hub 註冊一個免費賬戶。

2. 登入 Docker Hub

在終端中使用以下命令登入到你的 Docker Hub 賬戶：

docker login

輸入你的 Docker Hub 使用者名稱和密碼進行驗證。

3. 為你的映象打標籤

Docker Hub 使用 <用户名>/<镜像名>:<标签> 的格式來標識映象。你需要為你的映象打上標籤，以便能夠推送到 Docker Hub。使用以下命令：

docker tag 镜像名:标签 <你的用户名>/新镜像名:标签

例如，如果你的 Docker Hub 使用者名稱是 tungchiahui，你應該執行：

docker tag ubuntu24_cuda126_cudnn:latest tungchiahui/ubuntu24_cuda126_cudnn:latest

4. 推送映象到 Docker Hub

使用以下命令將映象推送到 Docker Hub：

docker push <你的用户名>/镜像名:标签

例如：

docker push tungchiahui/ubuntu24_cuda126_cudnn:latest

5. 驗證推送成功

你可以通過訪問 Docker Hub 的個人頁面來驗證你的映象是否已成功推送。

注意事項

• 確保你的映象大小在 Docker Hub 的限制範圍內（一般為 10GB）。

• 如果你打算將映象公開，可以設定為公共倉庫；如果希望只有你自己可以訪問，可以設定為私有倉庫。

2.5.手動建立(跨平臺多架構構建)(高階的,暫時不用學)

如果您想在 x86/x64 電腦上即為本機x86裝置構建映象，又想為樹莓派、Jetson等ARM64 裝置構建 Docker 映象 ，需要使用 Docker 的跨平臺構建功能 。以下是完整解決方案：

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啟用 Docker 跨平臺構建

在 x86 主機上模擬 ARM64 環境需要以下工具：

1. 啟用 buildx（只需執行一次）

docker buildx create --name multiarch_builder --use

這會建立並啟用一個支援多架構構建的 builder，電腦重啟後也依然存在，所以只用執行一次。

2. 安裝 QEMU 支援（一般新版 Docker Desktop 已自帶，但是Linux必須要安裝） 如果你用的是伺服器或Linux發行版，確保有 qemu 模擬器：

docker run --rm --privileged multiarch/qemu-user-static --reset -p yes

電腦重啟後，就會消失，所以需要你每次電腦重啟後，在buildx命令前，執行一次該命令即可。

3. 修改dockerfile為多架構版本

# 支持多架构，使用变量指定架构
ARG TARGETARCH

# 基于NVIDIA官方CUDA 12.6和CuDNN基础镜像
FROM --platform=linux/${TARGETARCH} nvidia/cuda:12.6.0-cudnn-devel-ubuntu24.04

# 设置环境变量以防止交互安装
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# 强制使用 Bash 作为默认 Shell
SHELL ["/bin/bash", "-c"]

# 先更新包列表并安装CA证书
RUN apt-get update && apt-get install -y ca-certificates \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 替换为清华大学的DEB822格式镜像源
RUN if [ "$(dpkg --print-architecture)" = "amd64" ]; then \
        sed -i 's|http://archive.ubuntu.com/ubuntu/|https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/|g' /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources; \
    elif [ "$(dpkg --print-architecture)" = "arm64" ]; then \
        sed -i 's|http://ports.ubuntu.com/ubuntu-ports/|https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/|g' /etc/apt/sources.list.d/ubuntu.sources; \
    fi

# 配置终端颜色和提示符
RUN sed -i 's/#force_color_prompt=yes/force_color_prompt=yes/g' /root/.bashrc && \
    # 自定义PS1（带颜色的提示符）
    echo 'export PS1="\[\033[1;36m\]\u@\h\[\033[00m\]:\[\033[1;34m\]\w\[\033[00m\]\$ "' >> /root/.bashrc && \
    # 给ls、grep等命令添加别名
    echo "alias ls='ls --color=auto'" >> /root/.bashrc && \
    echo "alias grep='grep --color=auto'" >> /root/.bashrc && \
    echo "alias ll='ls -alFh --color=auto'" >> /root/.bashrc && \
    # 清理临时文件
    rm -rf /tmp/LS_COLORS

4. 構建多架構映象 用下面的命令構建 amd64 和 arm64：

docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t <你的镜像名>:<标签> --push .

例子：

docker buildx build \
--platform linux/amd64,linux/arm64 \
 -t tungchiahui/ubuntu24_cuda126_cudnn:latest \
 --push \
 .

說明： --platform 指定多架構。 --push 是必須的，因為 buildx 的多平臺構建預設是不能本地載入的（除非加 --load，但那隻能支援單一架構）。

2.6.清除構建快取

# 清理BuildKit构建缓存
docker builder prune -f