Dockerfileを書くメモ

Dockerfileは、docker imageを作る(build)元の書類です。

docker buildで作成します

docker image build [OPTIONS] PATH | URL | -
$ docker image build -t New_Image .

• -t : tag imageの名前とタグ　name:tag の形式
• . : パス　Dockerfileのパス '.'は、カレントディレクトリの意味

Dockerfileの書式

• FROM : docker imageのベースになるimage、Docker Hubのregistry

  • Dockerfile では、FROMは一番最初に書く
  • FROM <イメージ>
  • FROM <イメージ>:<タグ> or FROM <イメージ>@

• USER : 実行ユーザーの指定

• WORKDIR : 作業用ディレクトリを移動する

• RUN : イメージビルド時に、Dockerコンテナ内で実効するコマンド

• COPY : Hostのファイルやディレクトリをcontainer内にコピーする

• ADD : ADD <ソース>... <送信先>

  • ADD ["<ソース>", ... "<送信先>"] この形式はパスに空白スペースを使う場合

• CMD : コンテナ内で実行するプロセス

  • CMD ["実行バイナリ・ファイル"," 引数1"," 引数2”]
  • CMD ["ping","127.0.0.1","-c","100”]
  • CMD shell コマンド CMD ping 127.0.0.1 -c 10

• ENTRYPOINT : CMDの引数はENTORYPOINTで実行FILEへの引数に

  • ENTRYPOINT ["ping”]
  • CMD ["127.0.0.1", "-c", "50”]

• LABEL : imageの作者名などに使える

  • LABEL = = = ...

• ENV : container内FR使える環境変数

• ARG : ビルド時に利用出来る環境変数

• EXPOSE : ポートのエクスポート　ポートを開ける

• VOLUME : ボリュームのエクスポート

• MAINTAINER : 作成者の情報

DeepLearningの開発環境を作った例

Dockerfile

FROM jupyter/scipy-notebook

USER root
RUN apt-get update && apt-get install -y build-essential graphviz-dev graphviz pkg-config

USER $NB_UID

# Install Tensorflow
RUN pip install --quiet \
    'tensorflow==2.1.0' \
    graphviz \
    pydotplus \
    torch torchvision && \
    fix-permissions $CONDA_DIR && \
    fix-permissions /home/$NB_USER
    

• FROM : 元になるimageを指定してます
• USER : ユーザーをrootに切り換えています
• RUN : aptコマンドでupdateとinstallをしています
• USER : ユーザーを戻しています
• RUN : pip コマンドでモジュールをインストールしています、最後にパーミッションを合わせています

dockerはレイヤーの集合体なのでなのでDockerfileの命令をまとめて出す方が効率的

• imageレイヤー数が減ります
• docker imageのレイヤー構造の確認は、docker image history name:tag
• &&で命令を結合出来ます
• apt-get install --no-install-recommends オプションで推薦パッケージインストール
• apt-get install後は、rm -rf /var/lib/apt/lists/*　キャッシュ削除する方が良い