Docker 教程

本项目旨在引导你完成创建一个简单的 TensorFlow 模型、导出模型并使用 Docker 和 TensorFlow Serving 进行服务的过程。TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，而 TensorFlow Serving 是一个灵活且高性能的机器学习模型服务系统。Docker 容器使得打包和部署这些模型变得简单且一致。通过完成本项目，你将了解如何在 TensorFlow 中设置一个基本的机器学习模型，将其导出以供服务，并在 Docker 容器中使用 TensorFlow Serving 进行部署。

探索如何通过名称有效过滤Docker容器，使您能够更高效地管理Docker环境。学习高级技术以简化容器管理工作流程。

学习必要的 Docker 服务重启技术，解决常见问题，并通过循序渐进的命令和最佳实践有效地管理 Docker 守护进程。

了解如何排查和解决在Docker中挂载卷时的“权限被拒绝”错误。探索以正确权限设置Docker卷的最佳实践。

探索如何使用强大的 info 命令轻松检查你的 Docker 登录状态。优化你的 Docker 工作流程，并确保对 Docker 环境的安全访问。

了解如何配置 Docker 容器使用主机网络，实现与本地环境的无缝集成。探索这种网络配置方式的实际用例和优势。

了解如何在删除Docker镜像时排查和解决“没有这样的镜像”错误。学习有效管理Docker环境的基本步骤。

探索如何在构建 Docker 镜像时解决“ModuleNotFoundError”，并学习避免此问题的最佳实践。借助这些专家提示优化你的 Docker 开发工作流程。

了解如何排查和预防 Docker 中的“拉取访问被拒绝”错误，确保容器的顺利部署和管理。学习 Docker 访问控制和认证的基本技术。

了解如何在 Docker 容器中有效管理权限，确保应用程序安全可靠地部署。学习在 Docker 环境中进行权限管理的最佳实践。

探索如何有效排查 Docker 中“Bind for 0.0.0.0:80 failed: port is already allocated”错误。学习解决端口冲突并确保容器无缝部署。

通过本实验学习 Docker 卷管理。掌握如何创建、管理和使用 Docker 卷以实现持久化数据存储。探索容器之间的卷共享、备份与恢复技术，以及容器化环境中的数据管理最佳实践。

学习如何创建自定义 Docker 镜像，通过包含额外的软件、库和配置来增强你的应用程序。本实验涵盖创建基础镜像、添加自定义软件、使用环境变量以及测试自定义镜像。

学习使用 docker build 命令构建 Docker 镜像的技巧。本挑战将引导你为各种应用程序创建镜像，从简单的 'Hello, World!' 到多阶段的 Go 应用程序，涵盖依赖项、环境变量和多阶段构建等关键概念。

通过本实验全面学习 Docker run 命令及其各种参数。掌握容器命名、端口映射、卷挂载、环境变量、资源限制、网络配置、重启策略和自定义命令的管理。

学习如何排查和解决“docker-compose: 命令未找到”错误，包括验证 Docker Compose 安装、配置环境以及运行 Docker Compose 命令。

学习如何解决“zsh: command not found: docker-compose”错误，并使用Docker Compose有效地管理多容器应用程序。

Docker 是一个强大的工具，用于在容器中部署应用程序。容器是轻量级且可移植的环境，可以在任何安装了 Docker 的系统上运行。在本挑战中，我们将学习如何使用 Docker 命令行界面（CLI）访问和管理 Docker 容器。我们将涵盖基本的容器管理任务，包括启动和停止容器、访问容器日志以及在容器内执行命令。