Generate custom docker image (commit, push, pull)

초기 docker image로부터 나만의 image를 만들어 docker hub에 올리는 과정입니다.
Server에서 container를 생성한다고 가정하겠습니다.

1. 초기 상태가 되는 docker image 받아오기

$ docker pull rapidsai/rapidsai

rapidsai
deepo 등등

원하는 docker hub로부터 image를 받아옵니다.

2. Container를 생성

$ docker run -itd \
--name custom_container \
--hostname server \
--gpus all \
--restart always \
--ip 123.45.0.11 \
-v ~/data:/data \
-v ~/project:/project \
-p 10022:22 \
-p 15006:5006 \
-p 18888:8888 \
-p 18787:8787 \
rapidsai/rapidsai

Container의 정보를 적고 생성합니다.

- Options

GPU 선택

--gpus '"device=1,2"'  // 특정 GPU만 사용 (nvidia-smi 에서의 순서와 동일)
--gpus all             // 모든 GPU를 사용

Volume
외부 directory와 container의 directory를 동기화
```
--v OUT_DIR_PATH:CONTAINER_DIR_PATH
```
Restart
Server가 켜졌을 때 container를 자동으로 start 하게 할 수 있음
```
--restart always
```

Port forwarding
외부의 port와 container 내부의 port를 동기화

--p 10022:22  // 외부의 10022 port로 내부의 22 port 접속가능

3. Linux 기본설정

bash 접속

$ docker exec -it custom_container /bin/bash

apt upgrade
```
$ apt-get update && apt-get upgrade -y
```

기타 package 설치

$ apt-get install -y wget vim git gcc build-essential net-tools iproute2 ufw

ssh 설정
Ubuntu ssh setting 참고
conda, pip update
Python package management 참고

4. Commit

$ docker login
$ docker commit CONTAINER_ID DOCKER_ID/DOCKER_REPOSITORY:TAGNAME

Docker hub에 login 한 후, 형식에 맞추어 container를 commit 하여 image를 생성합니다.

5. Push

$ docker push DOCKER_ID/DOCKER_REPOSITORY

생성한 docker image를 docker hub로 push 합니다.
push된 image는 docker hub의 repository에서 확인할 수 있습니다.

6. Pull

$ docker pull DOCKER_ID/DOCKER_REPOSITORY:TAGNAME

Docker hub에 저장된 image를 불러올 수 있습니다.

Optional

Docker image를 받아온 다음,

Jupyter notebook 설정 Access remote jupyter-notebook 참고
Rstudio-server 설정 R, IRkernel, RStudio installation in Ubuntu 참고

PREVIOUSEtc