一、说明
在过去的 5 年里，我听到了很多关于 docker 容器的嗡嗡声。似乎我所有的软件工程朋友都在使用它们来开发应用程序。我想弄清楚这项技术如何使我更有效率，但我发现网上的教程要么太详细：阐明我作为数据科学家永远不会使用的功能，要么太肤浅：没有给我足够的信息来帮助我了解如何快速有效地使用 Docker。
我写了这个快速入门，所以你不必解析所有的信息，而是可以学习你需要知道的事情，以便快速入门。
二、什么是 Docker？
您可以将 Docker 视为轻量级虚拟机，其中包含运行应用程序所需的一切。docker 容器可以捕获系统状态的快照，以便其他人可以快速重新创建您的计算环境。这就是本教程需要了解的全部内容，但有关更多详细信息，您可以前往此处。
三、为什么要使用 docker？
- 可重复性：作为一名专业数据科学家，您的工作具有可重复性非常重要。可重复性不仅有助于同行评审，而且确保您构建的模型、应用程序或分析可以毫无摩擦地运行，从而使您的可交付成果更加稳健并经得起时间的考验。例如，如果你在python中构建了一个模型，仅仅运行pip-freeze并将结果的需求.txt文件发送给你的同事通常是不够的，因为这只会封装python特定的依赖项 - 而通常存在存在于python之外的依赖项，例如操作系统，编译器，驱动程序，配置文件或代码成功运行所需的其他数据。即使你可以只共享 python 依赖项，将所有内容包装在 Docker 容器中也可以减轻其他人重新创建环境的负担，并使你的工作更易于访问。
- 计算环境的可移植性：作为数据科学家，尤其是在机器学习领域，能够快速更改计算环境可以极大地影响您的工作效率。数据科学工作通常从原型设计、探索和研究开始——这些工作不一定需要专门的计算资源。这项工作通常发生在笔记本电脑或个人计算机上。但是，经常会出现不同的计算资源会大大加快您的工作流程，例如具有更多 CPU 的机器或用于深度学习等功能的更强大的 GPU。我看到许多数据科学家将自己限制在本地计算环境中，因为在远程计算机上重新创建本地环境存在摩擦。Docker 使移植环境（所有库、文件等）的过程变得非常容易。在 Kaggle 竞赛中，快速移植计算环境也是一个巨大的竞争优势，因为您可以以经济高效的方式利用 AWS 上宝贵的计算资源。最后，创建 docker 文件允许您移植许多您喜欢的本地环境，例如 bash 别名或 vim 插件。
-
增强您的工程能力：熟悉 Docker 可以让您将模型或分析部署为应用程序（例如，作为可以提供预测服务的 REST API 端点），从而使其他人可以访问您的工作。此外，作为数据科学工作流程的一部分，您可能需要与之交互的其他应用程序可能存在于 Docker 容器中，例如数据库或其他应用程序。
四、Docker 术语
在我们深入之前，熟悉 Docker 术语很有帮助：
- 图像：是您想要构建的蓝图。例如：带有 Nvidia 驱动程序和正在运行的 Jupyter 服务器的 Ubuntu + TensorFlow。
- 容器：是您赋予生命的图像的实例。您可以运行同一映像的多个副本。掌握镜像和容器之间的区别非常重要，因为这是新手容易混淆的一个原因。如果图像和容器之间的区别不清楚，请停止并再次阅读。
- Dockerfile：创建映像的配方。Dockerfile 包含特殊的 Docker 语法。来自官方文档：A 是一个文本文档，其中包含用户可以在命令行上调用以组装图像的所有命令。
Dockerfile - 提交：与 git 一样，Docker 容器提供版本控制。您可以通过提交更改随时将 docker 容器的状态另存为新映像。
- DockerHub/Image Registry：人们可以发布公共（或私有）docker 镜像以促进协作和共享的地方。
- 层：对现有映像的修改，由 Dockerfile 中的指令表示。图层按顺序应用于基础映像以创建最终映像。
我将在帖子的其余部分使用此术语，因此如果您迷路了，请参阅此列表！这些术语之间很容易混淆，尤其是在图像和容器之间——所以在阅读时要保持警惕！
五、创建您的第一个 Docker 镜像
在创建 docker 容器之前，创建一个将定义映像的 Dockerfile 非常有用。让我们慢慢地浏览下面的 Dockerfile。可以在本教程随附的 Github 存储库中找到此文件。
# reference: https://hub.docker.com/_/ubuntu/
FROM ubuntu:16.04
# Adds metadata to the image as a key value pair example LABEL version="1.0"
LABEL maintainer="Hamel Husain <youremail@gmail.com>"
##Set environment variables
ENV LANG=C.UTF-8 LC_ALL=C.UTF-8
RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install -y wget bzip2 ca-certificates \
build-essential \
byobu \
curl \
git-core \
htop \
pkg-config \
python3-dev \
python-pip \
python-setuptools \
python-virtualenv \
unzip \
&& \
apt-get clean && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN echo 'export PATH=/opt/conda/bin:$PATH' > /etc/profile.d/conda.sh && \
wget --quiet https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh -O ~/anaconda.sh && \
/bin/bash ~/anaconda.sh -b -p /opt/conda && \
rm ~/anaconda.sh
ENV PATH /opt/conda/bin:$PATH
RUN pip --no-cache-dir install --upgrade \
altair \
sklearn-pandas
# Open Ports for Jupyter
EXPOSE 7745
#Setup File System
RUN mkdir ds
ENV HOME=/ds
ENV SHELL=/bin/bash
VOLUME /ds
WORKDIR /ds
ADD run_jupyter.sh /ds/run_jupyter.sh
RUN chmod +x /ds/run_jupyter.sh
# Run a shell script
CMD ["./run_jupyter.sh"]5.1 FROM 语句
FROM ubuntu:16.04FROM 语句封装了 Docker 最神奇的部分。此语句指定要在其上构建的基础映像。使用 FROM 指定基本映像后，Docker 将在本地环境中查找名为 ubuntu：16.04 的映像 — 如果在本地找不到它，它将搜索您指定的 Docker 注册表，默认情况下为 DockerHub。这种分层机制很方便，因为您经常希望在 Ubuntu 等操作系统之上安装程序。与其担心如何从头开始安装 Ubuntu，不如简单地在官方 Ubuntu 映像之上构建！Dockerhub上托管了各种各样的Docker镜像，包括那些提供的不仅仅是操作系统的镜像，例如，如果你想要一个已经安装了Anaconda的容器，你可以在官方的anaconda docker镜像之上构建一个容器。最重要的是，您还可以随时发布您构建的映像，即使该映像是通过在另一个映像上分层创建的！可能性是无穷无尽的。
在这个例子中，我们指定我们的基础映像是 ubuntu：16.04，它将查找一个名为 ubuntu 的 DockerHub 存储库。冒号 — 16.04 之后的映像名称部分是允许您指定要安装的基础映像版本的标记。如果你导航到 Ubuntu DockerHub 存储库，你会注意到不同版本的 Ubuntu 对应着不同的标签：
例如，在撰写本文时，ubuntu：16.04、ubuntu：xenial-20171201、ubuntu：xenial 和 ubuntu：latest 都引用了 Ubuntu 版本 16.04，并且都是同一映像的别名。此外，此存储库中提供的链接将您链接到用于为每个版本构建映像的相应 Dockerfile。您不会总是在 DockerHub 存储库中找到 Dockerfiles，因为维护者可以选择包含他们如何制作映像的 Dockerfile。我个人发现查看其中几个 Dockerfile 以更多地了解 Dockerfile 很有用（但请等到您完成本教程！
有一个标签值得特别提及 — ：latest 标签。此标记指定如果未在 FROM 语句中指定标记，则默认情况下将提取的内容。例如，如果 FROM 语句如下所示：
FROM ubuntu然后你最终会拉出 ubuntu：16.04 映像。为什么？— 如果你仔细看上面的截图，你会看到 ：latest 标签与 16.04 相关联
关于 Docker 镜像的最后一点：从 DockerHub 随机提取 Docker 镜像时，要做出明智的判断。由恶意行为者创建的 Docker 映像可能包含恶意软件。
5.2 标签声明
此语句将元数据添加到映像中，并且是完全可选的。我添加它是为了让其他人知道该联系谁来了解该映像，也可以这样我就可以搜索我的 docker 容器，尤其是当服务器上有许多容器同时运行时。
LABEL maintainer="Hamel Husain <youremail>"5.3 环境声明
ENV LANG=C.UTF-8 LC_ALL=C.UTF-8这允许您更改环境变量，并且非常简单。您可以在此处阅读有关此内容的更多信息。
5.4 运行语句
这通常是完成构建 Docker 映像所需的工作的主力。您可以运行任意 shell 命令（如 apt-get 和 pip install）来安装所需的包和依赖项。
RUN apt-get update --fix-missing && apt-get install -y wget bzip2
build-essential \
ca-certificates \
git-core \
...在这种情况下，我正在安装一些我喜欢的实用程序，例如curl，htop，byobu，然后安装anaconda，然后安装基本anaconda安装中没有的其他库（向上滚动到完整的Dockerfile以查看所有RUN语句）。
RUN 语句后面的命令与 Docker 无关，而是您自己安装这些软件包时会运行的普通 linux 命令，因此如果您不熟悉其中一些软件包或 linux 命令，请不要担心。另外，作为进一步的建议——当我第一次开始学习 docker 时，我查看了 Github 或 DockerHub 上的其他 Dockerfile，并将我想要的相关部分复制并粘贴到我的 Dockerfile 中。
关于 RUN 语句，您可能会注意到的一件事是格式设置。每个库或包都整齐地缩进并按字母顺序排列，以提高可读性。这是 Dockerfiles 的普遍约定，所以我建议你采用它，因为它会简化协作。
5.5 暴露语句
如果您尝试公开端口，则此语句很有用 - 例如，如果您从容器或某种 Web 服务内部提供 jupyter 笔记本。Docker的文档在解释EXPOSE 语句方面非常好：
该指令实际上并不发布端口。它充当构建映像的人和运行容器的人员之间的一种文档类型，关于要发布的端口。若要在运行容器时实际发布端口，请使用标志 on 发布和映射一个或多个端口，或使用标志发布所有公开的端口并将其映射到高阶端口。
EXPOSE-pdocker run-P
5.6 卷语句
VOLUME /ds 此语句允许您在 docker 容器和主机之间共享数据。VOLUME 语句允许您装入外部装入的卷。主机目录仅在运行容器时声明（因为您可能在不同的计算机上运行此容器），而不是在定义映像时声明*。目前，您只需指定要与主机容器共享的 docker 容器中文件夹的名称。
从 docker 用户指南：
*主机目录在容器运行时声明：主机目录（挂载点）本质上依赖于主机。这是为了保持图像的可移植性。因为无法保证给定的主机目录在所有主机上都可用。因此，您无法从 Dockerfile 中挂载主机目录。该指令不支持指定参数。创建或运行容器时必须指定装入点。
VOLUMEhost-dir
此外，这些卷旨在将数据保存在容器的文件系统之外，如果您正在处理不希望使 docker 映像膨胀的大量数据，这通常很有用。保存 docker 映像时，此 VOLUME 目录中的任何数据都不会保存为映像的一部分，但将保存容器中此目录之外的数据。
5.7 工作路径声明
WORKDIR /ds此语句设置工作目录，以防要在另一个命令中引用没有绝对路径的特定文件。例如，Dockerfile 中的最后一条语句是
CMD [“./run_jupyter.sh”]假设工作目录为 /ds
5.8 ADD 语句
编辑 8/24/2020：您现在应该使用 COPY 语句而不是 ADD 语句。
ADD run_jupyter.sh /ds/run_jupyter.sh此命令允许您在运行 docker 容器时将文件从主机复制到 docker 容器中。我使用它来执行 bash 脚本并将有用的东西导入容器中，例如 .bashrc 文件。
请注意，此处未完全指定主机容器的路径，因为主机路径相对于运行容器时指定的上下文目录（稍后将讨论）。
碰巧的是，当我运行这个容器时，我会将文件run_jupyter.sh在上下文目录的根目录中，所以这就是为什么源文件前面没有路径的原因。
从用户指南：
ADD <src>... <dest>该指令从中复制新文件、目录或远程文件 URL，并将它们添加到路径 中的映像文件系统中。
ADD<src><dest>
5.9 CMD声明
Docker 容器的设计理念是它们是短暂的，只会保持足够长的时间来完成要运行的应用程序。但是，对于数据科学，我们通常希望保持这些容器运行，即使其中没有任何活动运行。许多人通过简单地运行一个 bash shell（除非你杀死它，否则不会终止）来实现这一点的一种方式。
CMD [“./run_jupyter.sh”]在上面的命令中，我正在运行一个实例化 Jupyter 笔记本服务器的 shell 脚本。但是，如果您没有任何要运行的特定应用程序，但希望容器在不退出的情况下运行 — 则可以使用以下命令简单地运行 bash shell：
CMD ["/bin/bash"]这是有效的，因为 bash shell 在您退出之前不会终止，因此容器保持正常运行。
从用户指南：
a 中只能有一个指令。如果您列出多个，则只有最后一个会生效。
CMDDockerfileCMDCMDa 的主要目的是 为执行容器提供默认值。这些默认值可以包含可执行文件，也可以省略可执行文件，在这种情况下，您还必须指定指令。
CMDENTRYPOINT
六、构建您的 Docker 镜像
别担心，从这里开始，其他一切都相当简单。现在我们已经以 DockerFile 的形式创建了我们的配方，是时候构建映像了。您可以通过以下命令完成此操作：
也可在 Github 上使用
这将构建一个 docker 镜像（不是容器，如果你不记得有什么区别，请阅读本文开头的术语！），然后你可以在以后运行它。
七、从 Docker 映像创建并运行容器
现在，您已准备好将所有这些魔力付诸实践。我们可以通过执行以下命令来启动此环境：
也可在 Github 上使用
运行此命令后，您的容器将启动并运行！Jupyter 服务器将运行，因为
CMD [“./run_jupyter.sh”] 命令在 Dockerfile 的末尾。现在，您应该能够在 jupyter 笔记本提供服务的端口上访问它 — 在此示例中，它应该可以通过密码教程从 http://localhost:7745/ 访问。 如果你远程运行这个 docker 容器，你必须设置 local 端口转发，以便你可以从浏览器访问 jupyter 服务器。
八、与容器交互
容器启动并运行后，以下命令将派上用场：
- 将新的终端会话附加到容器。如果您需要安装某些软件或使用 shell，这将非常有用。
- 将容器的状态另存为新映像。即使您一开始使用的是包含要安装的所有库的 Dockerfile，但随着时间的推移，您可能会通过以交互方式添加更多库和包来显著更改容器的状态。将容器的状态另存为稍后可以共享或分层的图像非常有用。您可以使用 docker commit CLI 命令来完成此操作：
docker commit <container_name> new_image_name:tag_name(optional)例如，如果我想将名为 container1 的容器的状态保存为名为 hamelsmu/tutorial：v2 的图像，我只需运行以下命令：
docker commit container_1 hamelsmu/tutorial:v2 你可能想知道为什么hamelsmu/在镜像名称的前面——这只是让以后更容易地将这个容器推送到DockerHub，因为hamelsmu是我的DockerHub用户名（稍后会详细介绍）。如果您在工作中使用 Docker，则很可能有一个内部私有 Docker 存储库，您可以将 Docker 映像推送到该存储库。
- 列出正在运行的容器。当我忘记当前正在运行的容器的名称时，我经常使用它。
docker ps -a -f status=running 如果您在没有 status=running 标志的情况下运行上述命令，那么您将看到系统上所有容器的列表（即使它们不再运行）。这对于跟踪旧容器很有用。
- 列出已保存在本地的所有图像。
docker images - 将您的映像推送到 DockerHub（或其他注册表）。如果您想与他人共享您的工作，或方便地将图像保存在云中，这将非常有用。请注意，在执行此操作时不要共享任何私有信息（DockerHub上也有私有存储库）。
首先创建一个 DockerHub 存储库并适当地命名您的映像，如此处所述。这将涉及运行命令docker login以首先连接到DockerHub或其他注册表上的帐户。例如，要将图像推送到此容器，我首先必须将我的本地映像命名为 hamelsmu/tutorial（我可以选择任何标签名称） 例如，CLI 命令：
docker push hamelsmu/tutorial:v2 将上述 docker 映像推送到带有标记 v2 的此存储库。应该注意的是，如果你让你的镜像公开可用，其他人可以简单地在你的镜像上分层，就像我们在本教程中向 ubuntu 镜像添加层一样。这对于寻求复制或扩展您的研究的其他人非常有用。
九、现在你拥有超能力
现在您已经知道如何操作 Docker，您可以执行以下任务：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-614299.html
- 与同事和朋友分享可重复的研究。
- 通过根据需要将代码临时移动到更大的计算环境，在不破产的情况下赢得 Kaggle 比赛。
- 在笔记本电脑上的 docker 容器内本地制作原型，然后将相同的计算无缝移动到服务器而不会出汗，同时随身携带您喜欢的本地环境的许多东西（您的别名、vim 插件、bash 脚本、自定义提示等）。
- 使用 Nvidia-Docker 快速实例化在 GPU 计算机上运行 Tensorflow、Pytorch 或其他深度学习库所需的所有依赖项（如果您从头开始执行此操作，这可能会很痛苦）。有关更多信息，请参阅下面的奖金部分。
- 将模型发布为应用程序，例如作为从 docker 容器提供预测的 rest api。当您的应用程序被 Docker 化时，可以根据需要多次复制它。
十、延伸阅读
我们只是触及了 Docker 的表面，您可以做的还有很多。我专注于Docker的领域，我认为作为数据科学家，你最常遇到的领域，并希望给你足够的信心开始使用它。以下是一些在 Docker 之旅中帮助我的资源：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-614299.html
- 编辑 8/24/2020：以下是我最近在 Docker 上所做的一些更详细的笔记。
- 有用的 Docker 命令
- 更多有用的 Docker 命令
- Dockerfile 参考
- 如何在 DockerHub 上创建并推送到存储库
到了这里，关于Docker 如何助您成为数据科学家的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
