有哪些做网站的怎样制作属于自己的网站

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前言

按照gpt给的流程安装docker,到docker run hello-world时一直失败，试了一下直接拉取docker资源docker pull xxx 还是不行，看了一下别的帖子都说需要换源，但很多docker源都失效了，为了方便后续自己再安装换源记录一下，只想看怎么换源的可以直接跳到第2部分

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一、docker 安装

以下步骤由gpt生成，亲测步骤10之前都没问题
1: 更新系统包
首先，打开终端并更新你的包索引：

sudo apt update
sudo apt upgrade -y

2: 安装必要的依赖

安装一些必要的包，以便让 apt 能够通过 HTTPS 使用仓库：

sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common -y

3: 添加 Docker 的官方 GPG 密钥

运行以下命令来添加 Docker 的 GPG 密钥：

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

4: 添加 Docker 的 APT 仓库

添加 Docker 的稳定版仓库：

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

5: 更新包索引

再次更新包索引以包含 Docker 的软件包：

sudo apt update

6: 安装 Docker

现在，你可以安装 Docker：

sudo apt install docker-ce -y

7: 启动 Docker 服务

确保 Docker 服务正在运行：

sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

检查docker状态:

sudo systemctl status docker

8: 验证 Docker 是否安装成功

你可以通过以下命令检查 Docker 是否安装成功：

sudo docker --version

9: 以非 root 用户运行 Docker（可选）

如果你希望以非 root 用户运行 Docker，可以将当前用户添加到 docker 组：

sudo usermod -aG docker $USER

使用以下命令立即应用更改：

newgrp docker

！！！！！注意：这种方式单次有效，下次再运行docker还是必须用sudo
想永久有效的方式是在输入sudo usermod -aG docker $USER指令后立即输入sudo reboot对系统进行重启！！！
重启之后打开终端验证是否设置成功,输出中应当包含docker：

groups $USER

10: 测试 Docker

运行以下命令来测试 Docker 是否工作正常：

docker run hello-world

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二 、docker pull 失败，提示timeout

主要是网络问题，需要换源

1. 打开/新建/etc/docker/daemon.json文件

sudo nano /etc/docker/daemon.json 

2. 将最新的docker源地址粘贴进去，并将更改后的文件保存

 { "registry-mirrors": [ "https://dockerpull.com" ] }

Ctrl + O保存，Enter确认保存，Ctrl + X退出nano

注意：由于docker源经常更新，请自行检索确认可用网址，下面的github链接是比较全面的docker源网址汇总，可以在这里面找。 https://github.com/dongyubin/DockerHub

3. 应用更改并重启docker

sudo systemctl daemon-reload #重载systemd管理守护进程配置文件
sudo systemctl restart docker #重启 Docker 服务

4.重新测试

docker run hello-world

得到如下结果，大功告成！！！

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三、构建docker存储空间不足

运行完上述测试后在docker build xxx的时候报错：InvalidArchiveError,No space left on device,提示存储空间不足

首先检查磁盘空间使用情况

df -h

得到如下结果：

docker默认情况下会占用根分区的存储空间，也就是上图/dev/nvme0n1p10，显示剩余8.9G，空间不足，两种解决方法。

1. 清理Docker 镜像和容器

docker system prune -a  # 删除所有未使用的镜像、悬挂的卷和停止的容器

2. 将 Docker 存储目录移动到 /home 分区

编辑/etc/docker/daemon.json文件，添加如下内容：

{"data-root": "/home/docker-data"
}

最终该文件内容如下：

 { "registry-mirrors": [ "https://dockerpull.com" ] ,"data-root": "/home/docker-data"}

像第二部分1～3步一样保存更改并重启docker，再重新构建你所需的docker

docker bulid xxx

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四、运行容器

1. 查看刚刚构建好的docker 镜像

docker images

得到结果如下表示构建成功：

2. 用构建的镜像来启动一个新的容器

docker run --gpus all -it -v /home/cslearner/PycharmProjects/tdmpc2-main:/app cslearner/tdmpc2:1.0.0 /bin/bash  
# 将cslearner/tdmpc2:1.0.0 替换成你的镜像名+TAG

/home/PycharmProjects/tdmpc2-main:/app表示将主机上/home/PycharmProjects/tdmpc2-main目录的内容挂载到容器/app 目录
不用GPU的话可以将--gpus all去掉，还有就是/bin/bash表示进入容器的交互式终端，可以执行命令及脚本文件。
但是这步加了gpu之后报错了，如下：

docker: Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

原因是没装NVIDIA Container Toolkit

• 添加添加 NVIDIA 的 GPG 密钥和仓库

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

执行上述指令后在终端看到下图，是/etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list文件中的内容，但是这里生成的网址有些已经弃用了，所以需要修改

打开文件

sudo nano /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

修改文件内容如下：

deb https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/$(ARCH) /
#deb https://nvidia.github.io/libnvidia-container/experimental/deb/$(ARCH) /

之后再

sudo apt-get update

我在sudo apt-get update之后发现还有错误，一个是W: 目标 CNF (stable/cnf/Commands-all) 在 /etc/apt/sources.list:58 和 /etc/apt/sources.list.d/docker.list:1 中被配置了多次，我首先是把sources.list文件里面和docker.list重复的部分注释掉了，然后把docker.list里面的源也换掉，如下:

deb [arch=amd64] https://mirrors.ustc.edu.cn/docker-ce/linux/ubuntu focal stable

之后又报错http://security.ubuntu.com/ubuntu/dists/focal-security/InRelease 连接失败 [IP: 185.125.190.83 80]，我再次打开sources.list，把http://security.ubuntu.com/ubuntu全删除了，替换成国内源如下：

deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-security universe
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-security multiverse

这个时候再重启一下docker

sudo systemctl restart docker
docker run --gpus all -it <user>/tdmpc2:1.0.0 /bin/bash

看到下图，成功！其中root@后面的一串15d32f77ff51是容器的ID

3. 检查待执行脚本所需的环境是否安装好(python)

python --version
conda list

输入conda list 之后又得到报错：Error while loading conda entry point: conda-libmamba-solver (libarchive.so.19: cannot open shared object file: No such file or directory)，原因是conda 缺少了依赖库libarchive.so.19，在docker中执行以下命令来安装：

apt-get update
apt-get install -y libarchive-dev

再次出现W: Failed to fetch ，需要换源，在docker中打开/etc/apt/sources.list文件，删除全部，然后替换成：

deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse

再重新执行上面的安装libarchive的命令，成功后输入conda list 查看是否还有错误

4. 运行脚本

python /app/script.py