Docker 容器在不同服务器中的迁移

假如我们有一台新的服务器,想把旧服务器的容器迁移到新服务器中,这样新服务器就不用重新配置环境了,该怎么做呢?

  1. 如果新服务器没有docker,则先进行docker安装:
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun
  1. 打包旧服务器的容器为镜像:
 docker commit dc8e61b7cc05  test_513
  1. 镜像保存为tar文件:
docker save test_513:latest > /home/chensongcan/test_513.tar
  1. scp将旧服务器的镜像传到新的服务器上(在新服务器上执行该命令)
scp -r -P 端口号 原服务器账号@ip:tar文件地址 文件保存在新服务器地址
  1. 新服务器上解压tar文件
docker load -i test_513.tar
  1. docker images查看镜像是否传输成功(发现镜像名称和标签都为None)
docker images
  1. 复制旧服务器的镜像名称和标签(非必须)
docker tag 新服务器镜像id 旧服务器镜像名称:标签 
  1. docker run启动新容器,可以愉快的玩耍了
docker run -tid --name test -v /data:/data test_513:latest bash

PS: 1. 启动gpu 容器,需要加这个参数 --gpus all
2. 增加–shm-size 100G扩大shm-size

问题1:

docker: Error response from daemon: failed to create task for container: failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: exec: "/.r/r": stat /.r/r: no such file or directory: unknown.

解决方法:
在run的时候加上: entrypoint “”

docker run -tid --name test --entrypoint "" --gpus all --shm-size 100G -v /data:/data test_513:latest bash

问题2:
nvidia-smi发现看不到GPU的基本信息,啥都没返回。
解决方法:
需要安装 nvidia-docker:

#nvidia-docker2 安装 【CUDA 10 必须要用 nvidia-docker2 不然启动不了】distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list#如果添加不了 公钥 key ,则使用下面的方法添加apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 82EB5823F4FE239D#更新源apt-get update#安装apt-get install -y nvidia-docker2#重启 dockerservice docker restart

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