数据科学中的Docker

Docker开源以来，迅速风靡世界，对软件的开发、测试、部署、分发起到了很大变化。从logo也能看出来，docker就像一个集装箱一样，将软件打包分发，避免了“在我这运行没问题啊”的争吵。简单来说，docker以轻量化的尺寸，把操作系统、环境、依赖包、开发软件全都打包在一起，在一台新机器上可以快速、无损的复制出来。所以docker也用在云计算中作为基础调度单元。

不光对软件开发和，数据科学中也经常因为包的版本引发各种问题，掌握docker也成了数据科学家的必备技能。相比虚拟机，docker更加轻量。

最近刚好又在看龙珠，其实一个镜像的概念特别像龙珠里的“万能胶囊”。

容器就相当于“扔出去的万能胶囊”了，其本质是一个进程。另一方面，容器相当于实例化后的镜像。
例如linux中查看进程的命令ps(Process Status)，查看容器的命令是docker ps

仓库就是图中存放万能胶囊的盒子了。

sudo docker build -f Dockerfile -t registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/yuetan/competition:01 .
docker run -v /Users/longxingtan/Repository/Competition-gogogo/earth/data:/tcdata registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/yuetan/competition:01
docker push registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/yuetan/competition:01

拉取镜像：

docker pull registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/pytorch:1.4-cuda10.1-py3

进入交互式容器

docker run -i -t registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/pytorch:1.4-cuda10.1-py3 /bin/bash

Cuda version: cat /usr/local/cuda/version.txt
Cudnn version: nvcc --version
pip install --upgrade pip
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.2.0

对于数据科学而言，GPU的支持必不可少。

docker run --gpus all -it registry.cn-

进阶的使用首推compose了

在云计算中，就是k8s了

最近恰好水了一个天池的比赛，由于比赛需要docker提交，这里简单回顾一下，如何在天池比赛中提交。

创建阿里云代码仓库（https://www.aliyun.com/product/acr）使用Dockerfile创建镜像，容器化后安装requirements.txt,提交至阿里云仓库提交镜像

Manning.Learn.Docker.in.a.Month.of.Lunches.2020.6https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/bilibili：数据科学家dockerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/19902938https://zhuanlan.zhihu.com/p/147995194https://www.oreilly.com/radar/where-programming-ops-ai-and-the-cloud-are-headed-in-2021/实际项目的docker打包应用本地代码通过dockerfile打包成镜像，也可以参加类似天池相关比赛