--- title: day22 使用command tags: iThome(2022) description: note --- # Docker Commnad ## Docker 查詢相關指令 ### 查看所有 docker images ``` docker images ``` ### 查看運行中的 docker ``` docker ps ``` ### 查看所有的 docker (包括停止狀態的docker) ``` docker ps -a ``` ### 查看docker網路配置 ``` docker network ls ``` ![](https://i.imgur.com/S3GIzvS.png) 當使用 container 設定成bridge時，網路是private，再啟動container時通過-p開protocol與外面相通。 當使用 container 設定成 host 時，Docker 會與 host 共享網路資源，但檔案系統依然是分開獨立的。 兩個container要互相溝通的話要共享網路，先創立一個bridge 後再將兩個container掛在同一個bridge上即可達到網路互通。 ### 查看 docker 網路資訊 ``` docker network inspect [NETWORK NAME] ``` ### 查看 docker 佔用 resource ``` docker stats ``` [CONTAINER]：Container ID [CPU %]：CPU 的使用率 [MEM USAGE / LIMIT]：當前使用的內存和最大可以使用的内存 [MEM %]：當前內存的使用率 [NET I/O]：網路I/O [BLOCK I/O]：磁碟I/O [PIDS]：PID ![](https://i.imgur.com/pSOdAFy.png) ### 查看指定 docker 佔的 resource ``` docker stats <container id> ``` ## Docker Runtime 相關指令 ### create 共享的 bridge ``` docker network create ai_platform ``` ![](https://i.imgur.com/0YmgAtn.png) ### Run container **[args]:** -v: 將 container 掛上 host 的 volumn -p: 將 container port 映射至 host port --name: container 名稱 --net: 掛載 conatiner 網段 --shm-size: 設定 share memory 大小(預設為64M) --gpus all: 在 container 中使用 gpu ``` docker run -it --name <container name> --net ai_platform -v /home/qct/AI_platform/storage:/storage --shm-size 8G -p 5000:5000 --gpus all ubuntu:18.04 bash ``` ### Build container with dockerfile ``` docker build -t tensorrtimg02:dev01 . — no-cache ``` ![](https://i.imgur.com/6LTWy06.png) Dockerfile 內容如下 ![](https://i.imgur.com/zfbHuc4.png) ### 從 docker 裡轉發 X11 GUI ``` docker run -it --rm -v /home/qct/AI_platform/storage:/storage -e DISPLAY=$DISPLAY -v $HOME/.Xauthority:/root/.Xauthority --network=host --shm-size 8G --gpus all qctuser/backend-tensorrtyolo bash ``` ### start container ``` docker start <container id> ``` ### Enter container shell ``` docker exec -it <container id> bash ``` ### stop container ``` docker start <container id> ``` ### remove container ``` docker rm <container id> ``` ### remove docker image ``` docker image rm <image id> ``` ### Commit container to images ``` docker commit <container id> ai_service:v1 ``` ![](https://i.imgur.com/iiqg1MT.png) ## Thank you! :dash: You can find me on - GitHub: https://github.com/shaung08 - Email: a2369875@gmail.com