서버 로그인 및 일부 작업

로그인 서버의 작업 명령을 기록해서 나중에 업데이트를 점차적으로 추가할 필요가 있습니다
원격 서버에 로그인하여 컨테이너 컨테이너 만들기 (서버에서 로그인 | 직접 로그인) 컨테이너에서 서버 GPU 사용 보기

원격 서버 로그인

ssh root(ubuntu)@ （ip）

원격 서버 로그인

서버에 데이터를 저장하는 폴더 만들기

mkdir

컨테이너 생성, 포트 매핑 생성

docker run --runtime=nvidia -itd --name=  -v /data/ :/data -p 9022:22 -p 8889:8888  :  /bin/bash
#  9022 22, 8889 8888

용기에 들어가기

docker exec -it (CONTAINER ID) /bin/bash #

용기의 ssh 서비스 시작

service ssh start

 （ ）
docker ps #  
docker exec -it 7ef /bin/bash #  
control+D #

참고: 7ef는 컨테이너에 로그인할 CONTAINER ID의 첫 번째 세 자리입니다. 전체 CONTAINER ID를 입력해도 됩니다. 다른 컨테이너를 구분하면 됩니다. 필요에 따라 교체할 수 있습니다.

ssh -p   root@ （ip）

컨테이너 프로세스 보기

ps -ef   #  
ps -ef | grep 'java'  #  java

주: ps 명령은 어떤 프로세스를 표시하고, grep 명령은 찾기, | ps 명령과grep를 동시에 실행하는 것을 가리킨다

프로세스 죽이기

kill -9 PID  #PID ，PPID

컨테이너 내 가방 보기

pip list

과거 컨테이너 레코드 보기

docker ps -a

히스토리 보기 명령

history

기존 미러가 있는 컨테이너를 기반으로 미러 생성(서버 내 작업)

docker commit -m "Added a new file" -a "Docker Newbee" a925cb40b3f0 test:0.1

그 중에서 -m 뒤에 제출한 메시지, -a 뒤에 저자의 정보, test 만든 거울의 이름, 0.1 tag,test 앞에 용기의 id

로컬 파일로 미러링 내보내기(서버에서 작업)

docker save -o [ubuntu_14.04.tar](ubuntu_14.04.tar) ubuntu:14.04

$ nvidia-smi  # GPU 
$ watch -n 10 nvidia-smi  #  10 GPU

docker logs CONTAINER ID

docker stop CONTAINER ID   # ， 
docker kill CONTAINER ID     #

docker ps -a

docker rm CONTAINER ID  #  
docker rm -f CONTAINER ID  #