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Dockerfiles

Docker Image Build Workflow

Some images are released at https://hub.docker.com/u/sktometometo

Docker images for various purpose. (Mainly for ROS + CUDA)

Basic usage

Currently images below are available.

  • TODO

全部入り起動方法

<image name>は変更すること

sudo docker run --net=host --privileged -v /dev:/dev -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -e DISPLAY=$DISPLAY --gpus all -it sktometometo/<image name>

Installation

docker-ce

公式ページ を見ると OS/Distribution ごとのインストール方法が書いてあるので、これに従うとインストールできる.

また、docker/docker-install https://github.com/docker/docker-install にあるscriptを使うと手軽にインストールできる. (この手順)

curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh

インストール後は以下のコマンドでコンテナが立ち上がるか確認

sudo docker run hello-world

インストール後は以下の作業をしておくと開発時に楽

sudo無しで動かせるようにする

参考: https://docs.docker.com/engine/install/linux-postinstall/#manage-docker-as-a-non-root-user

sudo groupadd docker
sudo usermod -aG docker $USER

サインアウト&サインインしたあとに,以下が動作するか確認する

docker run hello-world

PC起動時にdockerサービスが立ち上がるようにしておく

参考: https://docs.docker.com/engine/install/linux-postinstall/#configure-docker-to-start-on-boot

sudo systemctl enable docker.service
sudo systemctl enable containerd.service

nvidia-docker

https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker 上記の方法で docker-ce ( community edition ) をインストールした後に行う. 公式のインストールページの通りにインストールする. https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker nvidia-drivers はインストールされているものとする.

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt update
sudo apt install nvidia-docker2
docker service を restart
sudo systemctl restart docker

以下のコマンドで動作確認

sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.0-base nvidia-smi

Tips

よく使う使いかた

image を build する

$ sudo docker build -t <image名>:<タグ名> <dockerfileのある場所>

実行例

$ sudo docker build -t sktometometo:ros_melodic_cuda10.0 ./ros_melodic_cuda10.0

buildしたdockerイメージからコンテナを作成して実行

$ sudo docker run --rm -it <image name>:<tag name>
  • --rm: コンテナ終了時にコンテナを自動削除
  • --it: コンテナをインタラクティブモードで起動

buildしたdockerイメージをgpu付きでコンテナを作成して実行

ホストOSに nvidia driver を入れた上で以下のように --gpus all などの指定をつけてコンテナを立ち上げると、コンテナ内でGPUが使える

$ sudo docker run --rm -it --gpus all <image name>:<tag name>

ファイルをマウントしてコンテナを作成して実行

$ sudo docker run --rm -it -v <ホストのディレクトリ>:<コンテナ内のディレクトリ> <image name>:<tag name>

Hostマシンに接続したRealsenseをDocker Containerから使う

$ sudo docker run --rm -it --privileged -v /dev:/dev <image name>:<tag name> rs-enumerate-devices

ホストPCでコンテナ内部のGUIアプリケーションを表示する

$ sudo docker run --rm -it -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -e DISPLAY=$DISPLAY <image name>:<tag name>

ホストのネットワークインターフェースをコンテナと共有する.

$ sudo docker run --rm -it --net host <image name>:<tag name>

ユーザーモードqemuを使って ARMエミュレーションを使って docker コンテナを立ち上げる.

http://inaz2.hatenablog.com/entry/2015/03/03/235759 を参照