Docker | Docker を使用してカスタムイメージを作成し、人工知能プロジェクトと環境をカプセル化する

------------------------ Dockerシリーズ ------------------------ ---- ----------

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Docker は、軽量のコンテナーでアプリケーションをパッケージ化し、デプロイし、実行するためのツールです。Docker の基本を学びたい場合は、上記のブログを参照してください。

1.Dockerfileの記述ルール

Dockerfile では、左側にあるものはすべて INSTRUCTION で、右側はこれらの命令の ARGUMENTです。

Dockerfile 内のすべての命令はレイヤーを構築しますが、RUN これも例外ではありません。それぞれの動作RUN は、先ほど手動でミラーを確立するプロセスと同じです。新しいレイヤーを作成し、その上でこれらのコマンドを実行します。実行が完了すると、commit このレイヤーの変更によって新しいミラーが構成されます。

Dockerfile の命令	説明する
から	コンテナーレジストリ (Docker ハブ、GCR、Quay、ECR など) からプルできるベースイメージを指定します。
走る	イメージ構築プロセス中にコマンドを実行します。
環境	イメージに環境変数を設定します。これは、ビルド中だけでなく、実行中のコンテナーでも使用できます。ビルド時変数を設定したいだけの場合は、ARG ディレクティブを使用します。
コピー	ローカルファイルとディレクトリをイメージにコピー
さらす	Dockerコンテナ用に公開するポートを指定します。
追加	これは、COPY 命令のより機能が豊富なバージョンです。また、URL からソースとしてコピーしたり、 tar ファイルをイメージに自動的に抽出したりすることもできます。ただし、ADD の代わりに COPY コマンドを使用することをお勧めします。リモートファイルをダウンロードする場合は、curl を使用するか、RUN を使用して取得します。
作業ディレクトリ	現在の作業ディレクトリを設定します。Dockerfile でこのディレクティブを再利用して、別の作業ディレクトリを設定できます。WORKDIR が設定されている場合は、ディレクトリ内の、、、または命令を実行します。`RUNCMDADDCOPYENTRYPOINT`
音量	ボリュームを作成したり、ボリュームを Docker コンテナにマウントしたりするために使用されます。
ユーザー	コンテナの実行時にユーザー名とUIDを設定します。このディレクティブを使用して、コンテナに非 root ユーザーを設定できます。
ラベル	Dockerイメージを指定するために使用されるメタデータ情報
ARG	キーと値を使用してビルド時の変数を設定するために使用されます。ARG 変数は、コンテナーの実行中は使用できません。実行中のコンテナ上で変数を永続化したい場合は、ENV を使用します。
シェル	このディレクティブは、その後に続く RUN、CMD、および ENTRYPOINT ディレクティブのシェルオプションとデフォルトのシェルを設定します。
CMD	実行中のコンテナーでコマンドを実行するために使用されます。CMD は 1 つだけです。複数の CMD がある場合は、最後の CMD のみが適用されます。これはDocker CLI からオーバーライドできます。
エントリーポイント	Dockerコンテナの起動時に実行されるコマンドを指定します。ENTRYPOINT が指定されていない場合は、デフォルトで ENTRYPOINT が使用されます。CLI を使用してflags を使用してENTRYPOINT をオーバーライドすることもできます。詳細については、「CMD と ENTRYPOINT の比較」を参照してください。`/bin/sh -c--entrypoint`

Docker イメージはフェデレーテッドマウントを使用して順次 (レイヤーごとに) マウントされ、イメージはコンテナー内に構築されます。

2. Dockerイメージをカスタマイズする

2.1. 方法 1: Dockerfile を使用してイメージを作成する [最も一般的に使用される]

2.1.1.Dockerfileの作成

新しい Dockerfile を作成し、環境を書き込みます

FROM nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 

RUN apt-get update \
 && apt-get install -y espeak

WORKDIR /app

COPY MB-iSTFT-VITS2 /app/MB-iSTFT-VITS2

WORKDIR /app/MB-iSTFT-VITS2

RUN /usr/bin/python -m pip install --upgrade pip \
 && pip install -r requirements.txt 


EXPOSE 6843

ENV FLASK_APP=app.py

#CMD ["python", "/app/app.py"]
CMD ["flask", "run", "--host=0.0.0.0"]

2.2.2.イメージのビルド

Dockerfileを使用してDockerイメージを構築する

基本的な構文は次のとおりです。

docker build [OPTIONS] PATH | URL | -

docker build --no-cache -t tts:v0.1 -f ./Dockerfile 。

2.3.3 ミラーの使用

ビルドイメージを表示する

2.3.3.1. ミラーを直接使用する

画像をカプセル化する際に flask などのネットワークフレームワークを使用して構成すると、カスタマイズを通じてターゲット認識や音声合成などを直接実装できますこの記事では人工知能アルゴリズムモデル + flask フレームワークを使用します。

docker run -p 5000:5000 tts:v0.1 python app.py --text

または

docker run -p 5000:5000 tts:v0.1 python app.py --text

エラーが発生した場合は【PS1】を参照してください。

2.3.3.2. カプセル化されたイメージを使用したコンテナの生成

docker run -it --gpus all --ipc host --net host --name tts-test insanena414/tts_v1:latest /bin/bash

2.2. 方法 2: Git リポジトリを使用して作成する

 docker build -t hello-world https://github.com/docker-library/hello-world.git#master:amd64/hello-world

このコマンドは、ビルドに必要な Git リポジトリを指定し、ブランチをとして、 masterビルドディレクトリをとして指定します/amd64/hello-world/。その後、Docker はプロジェクトに移動し git clone 、指定されたブランチに切り替え、指定されたディレクトリに入ってビルドを開始します。