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AI开发者的Docker实践1
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2022-08-03
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前言随着云原生、AI 等技术的向前推进,容器技术逐渐成为每位算法同学的必备技能之一。本文档主要面向算法开发同学,从 0 基础实现将代码打包 docker 镜像-
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前言 < 4
前言
随着云原生、AI 等技术的向前推进,容器技术逐渐成为每位算法同学的必备技能之一。
本文档主要面向算法开发同学,从 0 基础实现将代码打包 docker 镜像-调试-提交仓库-
提交云服务训练模型/天池大赛提交/学校服务器训练 等流程。也同样适用于初次接触
docker 的同学。
区别于开发同学,对于算法同学而言 仅需要掌握一部分基础命令达到自己的使用目的
即可。因此此次简明教程面向算法同学和 AI 竞赛参赛者,帮助大家快速上手大赛提交和远
程服务器训练。
大家还可以访问下方链接或者扫描下方二维码查看本教程的相关的视频教程。
https://tianchi.aliyun.com/course/351
5 > 基础概念
基础概念
TCC(天池竞赛计算平台-TianChi Computing),天池大赛 docker 提交模型评估
的平台简称。
docker 作为虚拟机领域成熟的轻量化容器产品,可以轻松的将代码和所依赖的整个环
境(可以理解为包含整个操作系统)都打包在一起,不依赖于软件环境,方便把自己的代码
从 windows 电脑分享到 mac 电脑运行、或者服务器上运行等。
docker 三要素:镜像(image)、容器(contarin)、registry(包含多个仓库)
镜像:顾名思义就是咱们将要把代码和环境打包在一起的这个产物,就是镜像。
registry:那么镜像存储在哪里呢 所以就有了 registry,是各云厂商提供的镜像存取
服务,类似网盘,将镜像存储在云端仓库,方便我们随时随地在不同的介质上运行自己的代
码或分享代码。比如你要把本地开发好的代码放在服务器上做耗时的训练动作,那么只需要
在服务器上直接拉取自己云端的镜像运行即可。当然除了存储以外还有诸如版本管理等服务
功能,类似 git。
容器:运行起来的镜像我们称之为容器,可以理解为运行环境或者实例。其实质是进程,
随着代码运行结束,进程结束容器也就消失了。
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设计师马丁
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