- 과정 요약: 커스텀 컨테이너를 이미지로 저장하기
📌 1단계: PyTorch 컨테이너 실행
bash
코드 복사
sudo docker run -it --gpus all --name my-pytorch-env pytorch/pytorch:2.1.0-cuda12.1-cudnn8-runtime bash
--name 옵션은 이후에 이 컨테이너를 지정된 이름으로 다시 사용하거나 저장하기 위해 필요해.
📌 2단계: 컨테이너 내부에서 추가 설치 및 설정
bash
코드 복사
apt update && apt install -y vim git
pip install matplotlib opencv-python
또는 코드 복사, 파일 생성 등 개발에 필요한 모든 작업 수행
📌 3단계: 컨테이너 종료 전 exit 대신 다른 터미널에서 이미지 저장
bash
코드 복사
sudo docker commit my-pytorch-env kimminjun/pytorch-custom:latest
이러면 my-pytorch-env 컨테이너의 현재 상태를 이미지로 저장하게 되고,
이후에는 이렇게 실행 가능:
bash
코드 복사
sudo docker run -it --gpus all kimminjun/pytorch-custom:latest bash
✅ 2. 이미지 저장 후 배포(예: Docker Hub 업로드)
📌 1단계: Docker Hub 로그인
bash
코드 복사
sudo docker login
📌 2단계: 원하는 이름으로 태깅
bash
코드 복사
sudo docker tag kimminjun/pytorch-custom:latest yourdockerid/pytorch-custom:1.0
📌 3단계: 푸시
bash
코드 복사
sudo docker push yourdockerid/pytorch-custom:1.0
이제 Docker Hub에서 누구든지 docker pull yourdockerid/pytorch-custom:1.0 해서 쓸 수 있음.
✅ 보너스: Dockerfile로 만드는 법 (자동화)
나중에 이걸 Dockerfile로 만들면 코드 하나로 빌드할 수 있어:
Dockerfile
코드 복사
FROM pytorch/pytorch:2.1.0-cuda12.1-cudnn8-runtime
RUN apt update && apt install -y git vim \
&& pip install matplotlib opencv-python
bash
코드 복사
docker build -t kimminjun/pytorch-custom:v1 .
https://velog.io/@firstclass9903/docker-file
🔚 요약
목표 명령
현재 컨테이너를 이미지로 저장 docker commit my-pytorch-env kimminjun/pytorch-custom:latest
새 이미지로 실행 docker run -it --gpus all kimminjun/pytorch-custom:latest bash
Docker Hub 배포 docker tag → docker push
자동화로 이미지 만들기 Dockerfile + docker build 사용
