MLOps_3

ilysm96·2023년 4월 12일

Docker 컨테이너 관리 - 이미지 다루기

왼쪽: 레이어를 쌓아가며 이미지를 만들어 내는 것
오른쪽: 컨테이너

도커 이미지 레이어 확인 방법

도커 파일 없이 이미지 생성

docker run -it --name my-ubuntu ubuntu:latest #이 명령어를 통해 컨테이너 내부로 들어옴
echo "hellow ubuntu" > my_file #hellow ubuntu 라는 파일을 만들어줌
control + p + q # 명령어 저장 및 컨테이너 종료하지 않고 빠져나옴
docker commit -a hwkim -m "Add my_file" my-ubuntu my-ubuntu:v1.0.0 # 1.0.0버전 새로운 이미지 생성

도커 파일 이용한 이미지 생성

이미지를 빌드할때 지시어들이 순차적으로 실행이 됨

FROM node:12-alpine
RUN apk add --no-cache python3 g++ make
WORKIR /app
COPY . .
RUN yarn install --production
CMD ["node", "src/index.js"]

위와 같이 입력 후 컨트롤+X를 누르고 저장하고 나감
nano dockerfile_hi을 입력 후 위 지시어들을 입력하면 됨

이미지 만들 때 build 사용
docker build -t my-app:v1 ./ # 현재 디렉토리를 빌드 컨텍스트로 my-app:v1 이미지 빌드
docker build -t my-app:v1 -f dockerfile_hi # -f 옵션을 통해 build 할 dockerfile을 지정 (위에서 nano dockerfile_hi이라고 지정했으므로 dockerfile_hi로 설정)

Build Context 및 dockerignore

포함할 일이 없는 경우 dockerignore를 사용해서 특정 이미지 빼고 사용가능

Dockerfile 문법

지시어들 설명
LABEL: 이미지 만들 때 사용하는 메타데이터
EXPOSE : 도커 런 명령어를 통해 컨테이너를 만들 때 포트에 대한 문서화 용도
RUN : 중간중간 install 등 실행

이미지 압축파일로 저장 및 불러오기

이미지를 공유하고자 할때 tar파일로 내리고 받고 할 수 있음.

실습하기

--------tensorflow 이미지를 가져와서 컨테이너 실행 후 디바이스 목록 확인하기-----
docker run -d -it -p 8989:8989 -v $(pwd):/user --rm tensorflow/tensorflow
python
from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

강사님 풀이

--------miniconda3 이미지를 가져와서 컨테이너 실행 후 pandas, numpy 버전 확인하기-----
docker run -d -it -p 8989:8989 -v $(pwd):/user --rm continuumio/miniconda3
pip install pandas
pip install numpy
python
import pandas
pandas.version
import numpy
numpy.version
exit()

--------앞서 만든 컨테이너에서 jupyter notebook 실행하기-----------
pip install jupyter

jupyter notebook --no-browser --allow-root --ip=0.0.0.0 --port=8989

컨테이너 생성하고 필요한 것들을 내부에서 수행하였음

도커파일 기본 명령어

copy에서 왼쪽은 호스트 오른쪽은 컨테이너
cmd 뒤에 커맨드를 컨테이너가 시행될때 실행하는 것을 명시하는 명령어

간단한 도커파일 작성하기

Docker build from Dockerfile

FROM python:3.9
LABEL version, description
RUN apt-get update
RUN apt-get upgrade -y
RUN apt-get install python3-pip -y
WORKDIR /data/app

docker build -t my-image:latest ./blue/
docker images
docker run -it -d --name my-cont my-image
docker ps
docker exec -it my-cont bash

RUN 말고 COPY나 ADD와 같이 다른 것도 사용 가능하다

2. 파이썬 패키지를 포함한 이미지 만들기
# Dockerfile 생성

FROM python:3.9
LABEL version, description
RUN apt-get update -y
RUN apt-get upgrade -y
RUN apt-get install python3-pip -y
WORKDIR /data/app
COPY requirements.txt /data/app
RUN pip install -r requirements.txt

# 해당 이미지를 사용해 컨테이너 실행
docker build -t my-image:latest ./db/
docker run -it -d --name my-cont my-image
docker exec -it my-cont bash
pip freeze # 설치된 패키지 확인하기