これは無知ビットについて開始します、簡単なポイントは、ドッキングウィンドウへのローカルパスの下のコードは内部行く、その後、私たちは、この隔離された環境でドッキングウィンドウを呼び出すプログラムを実行することです。自分の専門的な学習を取得するために教えてください。
ステップ1：コンテナを作成します。
ドッキングウィンドウで実行--gpusすべて-it -v /データ/アリエル：/モデルxlnet /のCLS ： 20190902 / binに/ bashの
色は実際の状況に応じて変更することができる2つの部分がありますが、このステップが実行され、それは、コンテナIDを生成しますが、このコンテナIDを使用する必要がある第二のステップの後ろにミラーを作成します。
/データ/アリエル機能コードを使用する必要があり、それを超える地域のコードパスは、またmodel_server.py、.thrift文書だけでなく、訓練された重みファイル（内部のチェックポイント）が含まれます。どのmodel_server.py、.thriftファイルには、コードの書き込みによると、自分の外の目標である、成功した操作model_server.pyを必要とするスクリプトは、このテストのバグなしで正常に実行され（それがテストスクリプトに相当し、我々は、背後にあるコードを使用することができます独自のイメージを梱包する前に、ファイル）。
/モデルにストレージ・パスのドッキングウィンドウにマッピングされた当社独自のネイティブコードの、それがどのようなローカルパスである、モデルでどのようなドッキングウィンドウを持っている必要があります。
xlnet / CLS：20190902自分自身の古いミラーイメージに使用します。だから、コンテナを作成するための最初のステップの後に、容器の内部に含まれる新モデルの内容は内部実際には、元のミラーであり、データディレクトリのドッキングウィンドウにマッピングされたデータの彼の新しいシリーズのモデルが空でない場合、あなたはデータモデルを削除する必要があり、モデルに独自のデータはOKです。
ステップ2：新しいイメージを作成します。
あなたは、容器を終了するには、この手順を実行する必要があります。
ドッキングウィンドウコミット-m ' xlnet / CLS '-a' アリエル ' ******* xlnet / CLS：20200902
第一工程後*******アスタリスクは、コンテナIDを生成した後にコンテナを作成することです。
OK、コマンドドッキングウィンドウの画像が新たに作成された彼自身をミラーリング見て使用し、コンテナを終了します。