도커 주요 명령어

# root로 로그인
su 

# docker image 목록 확인
docker images

# "실행 중"인 container 중 목록 확인
docker ps 

# "실행/종료/일시정지"된 모든 container 확인
docker ps -a

# container 리소스 사용량 확인
docker stats

# container 상세정보 확인
docker inspect [CONTAINER NAME OR ID]

# 시작 container
docker start [CONTAINER NAME OR ID]

# container 접속

docker exec -it [CONTAINER NAME OR ID] bash

# jupyter lab server 이미지로 컨테이너 생성
# jupyterlab:0.6-tf2.3-gpu : nvidia/cuda 를 커스텀한 이미지
# -p : jupyter 포트 8888 사용
# -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES : GPU 할당 지정
# -v : 개인 볼륨과 공유 볼륨 생성
# --cpuset-cpus : CPU 할당 지정

# nvidia-docker : 구버전
nvidia-docker run --rm -d --name [CONTAINTER NAME] -p [EXTERNAL PORT]:8888 -v /home/docker-temp/share:/home/share -v /home/docker-temp/[CONTAINER_NAME]:/home/workspace -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES="all" --cpuset-cpus="0-15" jupyterlab:0.6-tf2.3-gpu

 

 

# jupyter lab 실행 명령어

# container 안에서 실행해야함

jupyter lab --ip='*' --allow-root

 

 

 

 

현재 Docker Root 디렉토리 확인

 docker info | grep "Docker Root Dir"

 

 

스크립트(unit) 파일 확인 => dockerd 프로세스를 구동하는 스크립트 파일

 systemctl status docker.service

sudo systemctl status docker