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docker命令新上映_docker命令大全(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

docker命令

Docker部署AI大模型全攻略 𐟚€ 目标在Docker容器中，我们希望实现以下目标：能够正常执行nvidia-smi命令能够正常导入并使用PyTorch，验证CUDA是否可用 𐟛 ️ 预安装工作首先，以Ubuntu 22.04为例，安装Docker。可以参考Docker官方文档进行安装。安装完成后，如果希望以非root用户执行docker命令，需要将当前用户添加到docker用户组中。 𐟔砥ㅎVIDIA驱动接下来，安装NVIDIA驱动。这一步非常关键，因为GPU的计算能力需要通过驱动来支持。 𐟛 ️ 安装NVIDIA Container Toolkit 为了在Docker容器中无缝使用NVIDIA GPU，需要安装NVIDIA Container Toolkit。这个工具集包括NVIDIA驱动和CUDA等必要组件，确保GPU在容器环境中的高性能执行。 𐟓栥ㅦ�ꤊ切换到root用户使用curl命令下载并安装NVIDIA Container Toolkit的CLL命令(nvidia-ctk) 运行nvidia-ctk命令确认安装是否成功 𐟔 验证安装安装完成后，可以运行nvidia-smi命令来验证NVIDIA显卡是否正常工作。同时，也可以尝试运行nvcc命令来确认CUDA是否可用。 𐟓š 学习资源为了更好地理解和应用Docker部署AI大模型的技术，可以参考以下学习资源：模型课程大纟大模型书籍模型等述pdf 视频教程大模型面试题通过这些资源，可以系统地学习和掌握Docker部署AI大模型的全过程。

DIY PDF编辑器，告别付费！ 𐟚€ 你是否曾为PDF文件的编辑需求而烦恼？每次需要修改PDF文件时，发现大多数软件都需要付费才能使用完整功能？别担心，今天教你如何打造自己的PDF编辑器，完全免费、无广告，还能开源！ 𐟔 背景故事：以前我也遇到过类似的问题，偶尔需要修改合同或办公文件，客户发来的都是PDF格式。很多办公软件连基本的拆分功能都要付费，真的让人头疼。而且，如果只是偶尔使用，下载破解版软件又担心不安全。于是，我找到了一款可以本地部署的PDF编辑器，不需要联网就能搞定一切！ 𐟛 工具介绍：Stirling-PDF 主要特性：深色模式：保护视力必备。自定义下载选项：随心所欲调整。多文件同时处理：提高工作效率。 API接口：开发者友好。安全操作：支持密码保护和权限更改。添加水印：保护版权。 PDF签名与认证：确保文件真实性。功能亮点：查看和编辑PDF文档，包括注释、绘制、添加文本和图像。可视化操作合并、拆分、旋转、移动PDF页面。将PDF转换为图片或其他格式文件，反之亦然。 Markdown转PDF，满足多种需求。部署步骤：拉取镜像：SSH登录NAS，使用命令docker pull frooodle/s-pdf:latest下载镜像。创建存储文件夹：执行mkdir -p /volume1/docker/pdf/{data,configs}来创建存放数据的文件夹。启动容器：复制粘贴以下命令到SSH中，启动容器并运行： docker run -d -p 8380:8080 -v /volume1/docker/pdf/data/:/usr/share/tesseract-ocr/4.00/tessdata -v /volume1/docker/pdf/configs/:/configs -e DOCKER_ENABLE_SECURITY=false --name stirling-pdf frooodle/s-pdf:latest 使用方法：打开浏览器，输入NAS IP地址加上端口号（例如：），就能进入编辑器界面了，默认是英文，不过支持多语言切换，轻轻一点就能换成中文界面。 𐟌Ÿ 通过这些简单的步骤，你就能拥有一个属于自己的PDF编辑器，再也不用为付费而烦恼了！快来试试吧！

Docker实战指南：从入门到进阶 𐟓š 这本书主要分为三个部分，详细讲解了Docker的概念、操作和应用。 𐟔 第一部分：入门指南首先，本书介绍了什么是容器以及为什么它们如此重要。接着，通过一些简单的示例，展示了Docker的基本操作。最后，用较多的篇幅详细讲解了Docker的基本概念和技术，包括Docker命令的概览。 𐟒𜠧쬤𚌩ƒ襈†：软件开发全流程这一部分详细讲解了如何将Docker应用于软件开发的整个生命周期。首先，介绍了如何配置开发环境。然后，通过构建一个简单的Web应用来演示整个流程。这个Web应用的例子将贯穿整个第二部分。此外，还涵盖了开发、测试、集成以及如何部署容器，如何有效地监控和记录生产环境的日志。 𐟌 第三部分：高级技巧这部分内容更为深入，主要讲解了在多主机集群环境中，如何使用各种工具和技巧使Docker容器既安全又可靠地运行。适合已经使用Docker并需要了解如何扩展或解决网络和安全问题的读者。这本书是一本全面而详细的Docker指南，从入门到进阶，适合各个层次的读者。

𐟏 本地搭建大模型跑Llama3全攻略𐟚€ 𐟔砥‡†备阶段：想要在家中搭建一个本地大模型并运行Llama3？没问题，跟着我做，你也能成为AI达人！首先，确保你的服务器或电脑上有足够的存储空间来安装和运行大模型。 𐟒𛠥ㅏllama：访问GitHub上的Ollama仓库，按照说明进行安装。如果你使用的是Linux系统，如Ubuntu，可以通过SSH连接到你的服务器并执行提供的安装脚本。 𐟎‰ 下载LLM模型：在Ollama的官方网站上，你可以找到各种LLM模型，如Llama3。只需在Ubuntu上运行“ollama run llama3”命令，即可将模型下载到你的服务器上。 𐟔砩…置Ollama服务：为了确保局域网内的其他设备能够访问Ollama服务，你需要修改Ollama的服务配置文件。在/etc/systemd/system/ollama.service中添加“Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"”一行，然后重新加载并重启Ollama服务。 𐟓𑠥ㅏpen Webui：为了方便地与你的大模型进行交互，你可以安装Open Webui。首先，确保你已经安装了Docker。然后，按照说明运行Docker命令来启动Open Webui服务。 𐟎‰ 测试与使用：最后，通过访问“”地址，你应该能看到Ollama的登录界面。现在，你可以开始探索大模型的神奇世界了！ ✨ 提示：在搭建过程中，如果遇到任何错误或问题，不妨查阅官方文档或寻求社区的帮助。同时，确保你的网络环境稳定且安全，以避免数据泄露或安全风险。 𐟚€ 现在就行动起来吧！在家中搭建一个本地大模型并运行Llama3，开启你的AI探索之旅！

MeTube神器！全屋覆盖想要在家中享受全屋音乐和视频的便利吗？MeTube是一个强大的下载工具，可以轻松解决音乐和视频的下载问题。以下是使用Docker MeTube的详细步骤： Docker Compose配置首先，创建一个Docker Compose文件，内容如下： version: "3" services: metube: image: ghcr.io/alexta69/metube:latest container_name: metube restart: unless-stopped ports: - "8081:8081" volumes: - /mnt/media/metube:/downloads - /mnt/media/metube/cookies:/cookies - /mnt/media/music:/music environment: YTDL_OPTIONS: '{"cookiefile":"/cookies/cookies.txt"}' OUTPUT_TEMPLATE: "%(ext)s" AUDIO_DOWNLOAD_DIR: "/music" TZ: "Asia/Shanghai" 下载设置在MeTube的设置中，可以指定下载选项，例如格式、质量和目录等。例如，可以通过以下命令下载视频：格式：选择适合的格式，如mp4或mkv。质量：选择最佳质量。下载目录：指定音乐和视频的存储位置。命令行操作通过命令行可以轻松调用MeTube进行下载。例如，以下命令将下载一个视频： curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"url": "", "quality": "best", "format": "mp4", "folder": "/downloads/videos", "custom_nameprefix": "", "auto_start": true}' 小结通过以上步骤，你可以轻松使用MeTube下载音乐和视频，实现全屋音乐和视频的覆盖。享受音乐和视频的乐趣吧！

stiring pdf win10 𐟎‰ 发现了一个超棒的PDF工具——Stirling-PDF！这个强大的PDF处理工具箱，不仅功能丰富，而且操作简单。 𐟔 你可以轻松实现PDF的合并、分割、拆分、旋转、转换和压缩等操作。无论你是需要添加或删除PDF密码，还是想把PDF转换成Word或图像，Stirling-PDF都能轻松搞定！ 𐟒𛠦›𔦣’的是，你可以将Stirling-PDF部署到你的NAS或家庭服务器上。这样，你就不再需要忍受那些烦人的PDF工具网站的广告，而且处理速度也会更快哦！ 𐟓– 如果你想自定义一些设置，还可以通过Docker命令来进行。只需简单的几行命令，就可以启动并运行Stirling-PDF。 𐟌 无论你在哪里，只要通过DDNS或内网穿透，就可以轻松访问并使用Stirling-PDF。 𐟔’ 注意哦，Stirling-PDF的默认界面是英文的，但你可以点击语言切换按钮来切换成中文界面。 𐟌Ÿ 如果你经常需要处理PDF文件，那么Stirling-PDF绝对是你的不二之选！快来试试吧！

如何在电脑上部署大模型？简单又实用！最近我发现，在电脑上部署大模型其实非常简单，所以决定分享一下我的经验。我选择了ollama和dify这两个工具，前者用于本地部署大模型，后者则提供web ui视图，并可以配置一些设置和自建知识库。目前我使用了qwen2、llama3.1和llama2这三个大模型。首先，大家可以在网上搜索并安装ollama。安装完成后，打开Windows PowerShell并运行“ollama run qwen2:7b”，这样会自动安装千问2的大模型。安装完毕后，你就可以直接输入问题进行对话了。如果你想要一个有界面显示的大模型对话窗口以及各种后台配置，可以尝试使用dify。我通过Docker方式部署dify，具体操作如下：将dify项目下载到本地，并使用docker compose up -d命令运行dify项目。然后通过浏览器打开localhost/install登录dify，就可以配置之前用ollama部署的大模型了。需要注意的是，要修改Windows系统环境变量，将ollama的端口改为对局域网开放，具体操作可以在官网的开发文档中找到。编写好自己的提示词后，你就有自己的私有大模型了，完全离线使用～

如何有效地学习编程？8个实用建议 𐟚€1. 选择一门编程语言，通过视频和书籍𐟓š，先了解其基础。 𐟚€2. 一定要学好数据结构、算法、操作系统和计算机组成原理这四门课。 𐟚€3. 继续深入学习该编程语言，拓展知识宽度，例如Java可以继续学习MySQL、MyBatis、JavaWeb和Spring全家桶等。 𐟚€4. 学会使用Linux系统、Docker容器，熟悉Git的各种命令和场景，因为以后在公司里都是团队开发。 𐟚€5. 每学一段知识点，选择一个小项目进行实践，既是整合知识也是增加实践经验。 𐟚€6. 学会阅读他人的代码𐟖导Œ多去GitHub上看看别人的优质开源项目是如何写的，如何实现并运用的。这样能学到很多重要的思想和方法。 𐟚€7. 学会与他人讨论代码逻辑，教别人写代码是对自己知识的一次沉淀，向别人请教写代码是对自己知识的一次升华𐟒ᣀ‚ 𐟚€8. 独立搭建一个项目𐟒꯼Œ从项目分析到框架构建到代码编写到项目上线都来独立完成一次，这将会是一次巨大的经验库。

Docker数据卷卷容器详解 Docker的数据管理主要包括数据卷和数据卷容器两部分。让我们来详细了解一下它们的特点和使用方法。数据卷 𐟓 数据卷是一个特殊的目录，专为容器设计，具有以下特性：共享和重用：数据卷可以在不同的容器之间共享和重用。实时修改：对数据卷的修改会立即生效。不影响镜像：修改数据卷不会影响镜像。持久存在：如果容器使用数据卷，该卷会一直存在。创建数据卷首先，创建一个目录，并在该目录中创建文件： mkdir webapp cd webapp touch file echo "abcdef" > file 挂载数据卷使用docker run命令，通过-v标记可以在容器中创建一个数据卷，并将指定的本地目录挂载到容器中： docker run -d --name app1 -it -v ${PWD}/webapp:/root/webapp ubuntu bash 这样，容器和目录之间建立了一层关系。当数据卷发生变化时，容器内外都会受到影响。即使容器停止，文件也不会丢失。只读权限默认情况下，挂载的数据卷是读写权限的（rw）。如果需要只读权限，可以添加ro参数： docker run -d --name app1 -it -v ${PWD}/webapp:/root/webapp:ro ubuntu bash 数据卷容器 𐟌 数据卷容器用于在容器间共享需要持续更新的数据。数据卷容器提供专门的数据卷，供其他容器挂载使用。创建数据卷容器首先，创建一个数据卷容器： docker run -d -ti --name db1 -v /dbdata ubuntu bash 然后，创建一个新的容器，并挂载到数据卷容器： docker run -d -ti --name db2 --volumes-from db1 ubuntu bash 这样，在db1和db2容器中修改dbdata中的数据都会生效。删除数据卷容器如果删除了挂载的容器，数据卷并不会删除。如果要删除数据卷，必须在删除最后一个还挂载它的容器时，使用docker rm –v命令来指定同时删除关联的容器。通过这些步骤，你可以更好地管理Docker中的数据，确保数据的一致性和持久性。

Docker部署本地AI大模型全攻略一、什么是Ollama 𐟤– Ollama是一个用于本地运行大型语言模型的框架。它提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型，同时还有一个预先构建的模型库，这些模型可以很容易地用于各种应用。Ollama支持多种模型，如Llama3、Mistral、Gemma等，并提供官方的Docker镜像以简化部署过程。它还提供了一个命令行界面（CLI）工具，用于执行各种操作，例如创建模型、拉取模型、移除模型以及列出本地计算机上的模型等。Ollama还提供了REST API，用于生成响应和与模型进行交互。此外，Ollama还支持自定义模型和提示，用户可以导入GGUF模型或者从PyTorch或TensorFlow导入模型，并且可以定制化模型的提示。二、使用Docker运行Ollama 𐟚€ 我们使用CPU的形式来创建并运行AI模型： docker run -d -v /root/.ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 -name ollama ollama/ollama 当容器创建完成后，我们以轻量级的AI模型ollamarungemma:2b来进行测试。首先，我们需要下载此模型： docker exec -it ollama ollama run gemma:2b 然后，我们可以通过以下命令启动容器： docker run -d -p 11434:11434 -name ollama ollama/ollama:latest 接下来，我们可以通过以下命令与Ollama服务进行交互： curl -X POST -d '{"model":"gemma:2b", "messages":[{"role": "user", "content": "你好?"}], "stream": false}' 接口响应数据如下： {"model": "gemma:2b", "created_at": "2024-05-17T05:26:41.286367044Z", "message": [{"role": "assistant", "content": "你好！很高兴你问我的问题。请问有什么可以帮忙的吗?"}], "done_reason": "stop", "done": true, "total_duration": 1087737000, "load_duration": 1549083, "prompt_eval_duration": 95843000, "eval_count": 16, "eval_duration": 860797000} 三、与Ollama服务进行交互 𐟒슏llama监听11434端口，我们可以通过以下方式与之进行交互：使用RESTful API：发送POST请求到，请求体包含模型名称、对话角色和对话内容等信息。使用Python库：安装依赖后，通过Python代码调用Ollama API进行交互。例如： import o11ama response = o11ama.chat(model='gemma:2b', messages=[{'role': 'user', 'content': '你好'}]) print(response['message']['content']) 使用webui：通过部署webui界面与Ollama服务进行交互。例如： docker run -d -p 3000:8080 -e OLLAMA_BASE_URL="" -v open-webui:/app/backend/data -name open-webui open-webui 推荐使用docker-compose进行部署，这样更加直观和容易维护。例如： version: '3' services: open-webui: image: m.daocloud.io/ghcr.io/open-webui/open-webui:main ports: 3000:8080 environment: OLLAMA_BASE_URL= volumes: open-webui:/app/backend/data restart: always volumes: open-webui: 等待容器启动后访问UI界面，首次访问需要创建一个账号进行登录即可。

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