목록연구노트/도커(Docker) (15)
Biotechnology

[주의 사항] 1. 위 포스팅은 타 블로그의 글을 가져와 재가공한 것임을 밝힙니다. 2. 위 포스팅은 개인적인 연구의 빠른 참조를 위한 것이고, 그 외의 목적은 없음을 밝힙니다. 1. 윈도우 가상화 윈도우 도커를 사용하려면 가상화가 켜져 있어야하므로, 작업 관리자를 통해 가상화가 켜져 있는지 확인한다. - 꺼져있다면, BIOS 에서 가상화 (Virtualization) 옵션을 켜주셔야 사용 가능 2. 윈도우 도커 다운로드 https://docs.docker.com/docker-for-windows/install/#download-docker-for-windows Install Docker Desktop on Windows Docker Desktop for Windows is the Community ve..

[주의 사항] 1. 위 포스팅은 타 블로그의 글을 가져와 재가공한 것임을 밝힙니다. 2. 위 포스팅은 개인적인 연구의 빠른 참조를 위한 것이고, 그 외의 목적은 없음을 밝힙니다. 1. 컨테이너 실행 nvidia-docker start [CONTAINER_NAME] 2. 호스트에서 컨테이너로 파일 전송 nvidia-docker cp [DIRECTORY_IN_HOST] [CONTAINER_NAME]:[DIRECTORY_IN_CONTAINER] 3. 호스트에서 컨테이너로 파일 전송 nvidia-docker cp [CONTAINER_NAME]:[DIRECTORY_IN_CONTAINER] [DIRECTORY_IN_HOST] 참조 혹은 추천 사이트: https://www.leafcats.com/163

[주의 사항] 1. 위 포스팅은 타 블로그의 글을 가져와 재가공한 것임을 밝힙니다. 2. 위 포스팅은 개인적인 연구의 빠른 참조를 위한 것이고, 그 외의 목적은 없음을 밝힙니다. 1. 컨테이너 생성 nvidia-docker run -it -e DISPLAY=$DISPLAY -e USER=$USER -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \ -v /root/.Xauthority:/root/.Xauthority --net host [IMAGE_NAME] /bin/bash 사용한 키워드 -e DISPLAY=$DISPLAY -e USER=$USER -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -v /root/.Xauthority:/root/.Xauthority --net hos..

[주의 사항] 1. 위 포스팅은 타 블로그의 글을 가져와 재가공한 것임을 밝힙니다. 2. 위 포스팅은 개인적인 연구의 빠른 참조를 위한 것이고, 그 외의 목적은 없음을 밝힙니다. 1. 도커 패키지 삭제 sudo apt purge docker-ce 2. 설정 파일 삭제 sudo rm -rf /var/lib/docker 3. 그 외의 이미지, 컨테이너, volume 파일들은 수동으로 제거함 참조 혹은 추천 사이트: https://pyjaru.github.io/20180808_01/

[주의 사항] 1. 위 포스팅은 타 블로그의 글을 가져와 재가공한 것임을 밝힙니다. 2. 위 포스팅은 개인적인 연구의 빠른 참조를 위한 것이고, 그 외의 목적은 없음을 밝힙니다. 1. 모든 도커 컨테이너 멈추기 nvidia-docker stop $(docker ps -a -q) 2. 모든 도커 컨테이너 삭제 nvidia-docker rm $(docker ps -a -q) 3. 모든 도커 이미지 삭제 nvidia-docker rmi $(docker images -q) 참조 혹은 추천 사이트: https://countryxide.tistory.com/86

[주의 사항] 1. 위 포스팅은 타 블로그의 글을 가져와 재가공한 것임을 밝힙니다. 2. 위 포스팅은 개인적인 연구의 빠른 참조를 위한 것이고, 그 외의 목적은 없음을 밝힙니다. 1. 도커 이미지 확인 nvidia-docker images 2. 도커 컨테이너 만들기 HOST 의 포트는 나중에 접속할 외부 아이피의 포트 EX) 5000 등 CONTAINER 의 포트는 ssh 포트 EX) 22 등 nvidia-docker run -it -p [HOST_PORT]:[CONTAINER_PORT] --name [CONTAINER_NAME] [IMAGE_NAME] /bin/bash 3. 도커 내에서 SSH 설치 여기서 사용하는 이미지는 이전 글에서 만들어놓은 CUDA 개발환경 이미지를 사용하였음. 2019/10/2..

[주의 사항] 1. 위 포스팅은 타 블로그의 글을 가져와 재가공한 것임을 밝힙니다. 2. 위 포스팅은 개인적인 연구의 빠른 참조를 위한 것이고, 그 외의 목적은 없음을 밝힙니다. 1. 도커(docker) run nvidia-docker run -it --name [CONTAINER_NAME] [REPOSITORY_NAME]:[TAG_NAME] /bin/bash 2. Error 확인 docker: Error response from daemon: Unknown runtime specified nvidia 3. 도커(docker) 재시작 후 run sudo systemctl restart docker 참조 혹은 추천 사이트: https://stackoverflow.com/questions/52865988/n..

[주의 사항] 1. 위 포스팅은 타 블로그의 글을 가져와 재가공한 것임을 밝힙니다. 2. 위 포스팅은 개인적인 연구의 빠른 참조를 위한 것이고, 그 외의 목적은 없음을 밝힙니다. 1. 도커 이미지 확인 nvidia-docker images 2. 도커 이미지 이름 변경 nvidia-docker tag [REPOSITORY_NAME]:[TAG_NAME] [NEW_REPOSITORY_NAME]:[NEW_TAG_NAME] nvidia-docker tag [IMAGE_NAME] [NEW_REPOSITORY_NAME]:[NEW_TAG_NAME] 참조 혹은 추천 사이트: https://codeday.me/ko/qa/20190306/4369.html

[주의 사항] 1. 위 포스팅은 타 블로그의 글을 가져와 재가공한 것임을 밝힙니다. 2. 위 포스팅은 개인적인 연구의 빠른 참조를 위한 것이고, 그 외의 목적은 없음을 밝힙니다. 1. 도커(docker) 로그인 nvidia-docker login 2. 도커(docker) 이미지 확인 nvidia-docker images 3. 도커(docker) push 레포지토리가 본인 계정에 있는 레포지토리와 같은지 확인! 다를 경우, 도커 허브에 push 할 수 없음. nvidia-docker push [REPOSITORY_NAME]:[TAG_NAME] nvidia-docker push ihc0213/hclim-private:amber18 4. 도커(docker) 허브에서 본인 계정 확인 참조 혹은 추천 사이트: h..

[주의 사항] 1. 위 포스팅은 타 블로그의 글을 가져와 재가공한 것임을 밝힙니다. 2. 위 포스팅은 개인적인 연구의 빠른 참조를 위한 것이고, 그 외의 목적은 없음을 밝힙니다. 1. 가지고 있는 컨테이너 확인 nvidia-docker ps -a 2. 이미지화할 컨테이너 멈추기 nvidia-docker stop [CONTAINER_NAME] nvidia-docker stop amber18 3. 컨테이너 이미지화 nvidia-docker commit -a "jjy" [CONTAINER_NAME] [IMAGE_NAME]:[TAG_NAME] nvidia-docker commit -a "jjy" 128397b7b55b ambertools:amber18 4. 가지고 있는 이미지 확인 nvidia-docker im..