Dockerfile文件构建镜像Anaconda+Python教程

news2025/4/3 5:34:14

文章目录

前言
Dockerfile 核心模块解析**
一、Dockerfile基础镜像选择
二、系统基础配置
- 1、时区设置
- 2、镜像源替换
三、系统依赖安装
四、复制本地文件
五、指定路径
六、Anaconda环境配置
- 1、anaconda环境安装
- 2、配置虚拟环境
- 3、创建conda虚拟环境
- 4、启动和安装环境
七、完整dockerfile文件

前言

在深度学习与自然语言处理领域，环境配置的复杂性常常成为开发者的痛点。本文将通过一个基于CUDA 12.1的深度学习环境Dockerfile实例，详解如何高效构建可复现的容器化开发环境，并结合Dockerfile最佳实践，助你掌握企业级镜像构建技巧。

Dockerfile 核心模块解析**

一、Dockerfile基础镜像选择

可以使用网上docker镜像拉取，也可以使用本地镜像构建。我使用本地镜像构建，其代码如下：

FROM nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04

• 关键点：选择官方CUDA镜像，确保GPU加速支持
• 最佳实践：
• 优先使用带版本标签的官方镜像（如12.1.1-cudnn8），避免latest标签
• 开发环境推荐-devel版本，包含完整开发工具链

二、系统基础配置

给系统配置时间区和镜像源设置，分别如下：

1、时区设置

# 时区设置
ENV TZ=Asia/Shanghai
RUN apt-get update && \
    DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y tzdata && \
    ln -fs /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && \
    echo $TZ > /etc/timezone

2、镜像源替换

RUN sed -i \
    -e 's|http://.*ubuntu.com|https://mirrors.aliyun.com|g' \
    /etc/apt/sources.list

• 技术细节：
• DEBIAN_FRONTEND=noninteractive：避免交互式提示，实现静默安装
• 分层构建：合并apt-get update与安装命令，防止缓存过期
• 国内镜像加速：替换阿里云源提升包下载速度

三、系统依赖安装

一般而言，需要对docker镜像进行安装，可使用如下命令完成。

RUN apt-get install -y --no-install-recommends \
    build-essential libreadline-dev ... && \
    apt-get clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

• 优化技巧：
• --no-install-recommends：仅安装必要依赖，减少镜像体积
• 清理缓存：apt-get clean与rm -rf组合减少冗余文件

四、复制本地文件

通过ADD命令实现。

# 复制项目文件
ADD nl2sql /opt/nl2sql
WORKDIR /opt/nl2sql

五、指定路径

在 Dockerfile 中，WORKDIR 指令用于设置容器内的工作目录。它定义了后续的 RUN、CMD、ENTRYPOINT、COPY 和 ADD 指令执行时的默认路径。

WORKDIR /opt/nl2sql

六、Anaconda环境配置

如果你需要配置anaconda环境安装，可以使用网络下载或本地提供，我使用本地提供。

1、anaconda环境安装

anaconda环境安装使用了本地文件，也指定安装了/home/anaconda3路径中。

ADD Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh /tmp/
RUN bash /tmp/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh -b -p /home/anaconda3 && \
    rm /tmp/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

• 最佳实践：
• 使用ADD指令：支持本地文件直接部署（需注意与COPY的区别）
• 虚拟环境隔离：创建独立conda环境避免包冲突

2、配置虚拟环境

简单说就是将conda路径加载到~/.bashrc系统环境中。

# 配置环境变量（参考[4,5,7](@ref)）
ENV PATH="/home/anaconda3/bin:$PATH"
RUN conda init bash && \
    conda config --set auto_activate_base false

3、创建conda虚拟环境

# 创建虚拟环境（参考[1,5,7](@ref)）
RUN conda create -y -n nl2sql_env python=3.12.9

4、启动和安装环境

启动虚拟环境和安装相应库，如下：

# 安装Python依赖（在虚拟环境中安装[1,3,7](@ref)）
RUN echo "conda activate nl2sql_env" >> ~/.bashrc && \
    /bin/bash -c "source activate nl2sql_env && \
    python -m pip install --upgrade pip && \
    pip install \
    langchain-qdrant \
    langchain_openai \
    langchain==0.3.19 \
    dmPython \
    vanna==0.7.6 \
    simplejson \
    llama-index \
    loguru==0.7.3 \
    dataclasses \
    qdrant_client \
    langchain_qdrant \
    unstructured \
    langchain-community \
    python-docx \
    -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
    --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn"

七、完整dockerfile文件

我给出整体内容如下：


# 基础镜像（基于CUDA 12.1 + cuDNN 8 + Ubuntu 22.04）
FROM nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04

# ---------- 系统基础配置 ----------
# 设置时区（需显式安装tzdata[6,7](@ref)）
ENV TZ=Asia/Shanghai
RUN apt-get update && \
    DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y tzdata && \
    ln -fs /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && \
    echo $TZ > /etc/timezone && \
    apt-get clean

# 替换阿里云镜像源（完整覆盖所有仓库[9,11](@ref)）
RUN sed -i \
    -e 's|http://$archive\|security$.ubuntu.com|https://mirrors.aliyun.com|g' \
    /etc/apt/sources.list

# ---------- 系统依赖安装 ----------
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
    software-properties-common \
    build-essential \
    libreadline-dev \
    libncursesw5-dev \
    libssl-dev \
    libsqlite3-dev \
    tk-dev \
    libgdbm-dev \
    libbz2-dev \
    zlib1g-dev \
    libffi-dev \
    liblzma-dev \
    wget \
    bzip2 && \
    apt-get clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# ---------- Anaconda3 安装 ----------
# 安装Anaconda到指定路径（参考[1,3,6](@ref)）
ADD Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh /tmp/
RUN bash /tmp/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh -b -p /home/anaconda3 && \
    rm /tmp/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

# 配置环境变量（参考[4,5,7](@ref)）
ENV PATH="/home/anaconda3/bin:$PATH"
RUN conda init bash && \
    conda config --set auto_activate_base false

# 创建虚拟环境（参考[1,5,7](@ref)）
RUN conda create -y -n nl2sql_env python=3.12.9

# ---------- 应用部署 ----------
# 复制项目文件
ADD nl2sql /opt/nl2sql
WORKDIR /opt/nl2sql

# 安装Python依赖（在虚拟环境中安装[1,3,7](@ref)）
RUN echo "conda activate nl2sql_env" >> ~/.bashrc && \
    /bin/bash -c "source activate nl2sql_env && \
    python -m pip install --upgrade pip && \
    pip install \
    langchain-qdrant \
    langchain_openai \
    langchain==0.3.19 \
    dmPython \
    vanna==0.7.6 \
    simplejson \
    llama-index \
    loguru==0.7.3 \
    dataclasses \
    qdrant_client \
    langchain_qdrant \
    unstructured \
    langchain-community \
    python-docx \
    -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
    --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn"

# 设置执行权限（按需调整[5](@ref)）
RUN find /opt/nl2sql -name "*.sh" -exec chmod +x {} \;

dockerfile成功安装镜像如下图：
在这里插入图片描述