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sudo docker run -d --privileged=true --runtime=nvidia --gpus=all --net=host --ipc=host --restart=always -v /dev:/dev -v /data/autocar:/home/mogo/data --name map_test mogohub.tencentcloudcr.com/autocar-ros2/df:mystart_RoboTaxi_df_1.0.0.30_ros2_202 30524_dev
这是一个在 Docker 中运行机器学习应用程序的命令，该命令将该应用程序作为 Docker 镜像运行，并使用 NVIDIA GPU 进行加速。
具体来说，该命令的各个参数含义如下：
sudo: 以管理员权限运行该命令。docker run: 运行 Docker 容器的命令。-d: 让容器在后台运行。--privileged=true: 以特权模式运行容器，可以访问主机的所有设备。--runtime=nvidia: 指定容器使用 NVIDIA GPU 运行。--gpus=all: 将所有可用的 GPU 分配给容器。--net=host: 使用主机网络模式，容器与主机共享网络栈。--ipc=host: 使用主机 IPC（Inter-Process Communication）命名空间，容器与主机共享 IPC。--restart=always: 容器停止后自动重启。-v /dev:/dev: 将主机的/dev目录挂载到容器的/dev目录中，以便容器可以访问主机的设备。-v /data/autocar:/home/mogo/data: 将主机的/data/autocar目录挂载到容器的/home/mogo/data目录中，以便容器可以访问主机的数据。--name map_test: 给容器指定一个名称为map_test。mogohub.tencentcloudcr.com/autocar-ros2/df:mystart_RoboTaxi_df_1.0.0.30_ros2_20230524_dev: 指定要运行的 Docker 镜像名称和版本号。
综上所述，该命令的作用是以特权模式运行一个 Docker 容器，使用 NVIDIA GPU 进行加速，让容器与主机共享网络和 IPC 命名空间以及主机设备和数据，以便运行该镜像中包含的机器学习应用程序。
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sudo docker pull mogohub.tencentcloudcr.com/autocar /system-redis:system-redis_CDXTJG_Default_1.0.0.2_6_ log_20230329_dev
该命令的作用是从指定的 Docker 镜像仓库中拉取一个名为 mogohub.tencentcloudcr.com/autocar/system-redis，版本号为 system-redis_CDXTJG_Default_1.0.0.2_6_log_20230329_dev 的 Docker 镜像。拉取镜像后，可以使用 docker run 命令来启动该镜像中包含的应用程序或服务。
- mkdir -p /data/autocar/log/redis
- sudo docker run -d --privileged --network host -v /data/autocar/log/redis:/var/log/redis:rw --restart=always --name redis redis镜像名
配置修改：
1. /opt/ros/humble/etc/redis_conn_conf.json autocar镜像里面ip改为虚拟机ip。坑点：记得同步改/run.sh 里面的ip，否则restart容器后发现配置被还原了。然后重启autocar镜像即可
2. redis镜像里面执行：执行这个命令（docker里面默认没有安装vim等编辑软件）echo -e '#!/bin/bash\nredis-server /etc/redis/redis.conf' > /run.sh（默认是实车上，有实车ip判断）去掉判断行。重启redis镜像