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        为了不污染服务器环境，保证程序运行时有更好的隔离性，领导要求基于容器运行程序。

一、准备工作

1、创建文件夹faiss

该文件夹有用于存放faiss相关的文件及脚本

mkdir ~/faiss

2、创建data文件夹

 cd ~/faiss

mkdir data

 这个文件夹用于volume，映射容器内部文件夹

二、编写Dockerfile

# 使用 centos:7.9 作为基础镜像
FROM centos:7# 安装必要的系统软件包
RUN yum install -y wget bzip2 vim# 下载并安装 Miniconda
RUN wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh
RUN bash miniconda.sh -b -p /opt/conda
RUN rm miniconda.sh
ENV PATH="/opt/conda/bin:${PATH}"# 创建 conda 环境并安装 faiss-gpu 和 pandas
RUN conda create -y -n faiss_env python=3.8 && echo "conda activate faiss_env" >> ~/.bashrc #RUN conda create -n faiss_env python=3.8
#RUN conda init bash
#RUN conda activate faiss_env && \
#    pip3 install faiss-gpu -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
#RUN pip3 install pandas -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com# 设置工作目录
WORKDIR /app

主要是创建了一个基于centos7的镜像，然后按照miniconda、faiss-gpu 和 pandas，但是奇怪的是在这里不管是执行pip install 还是conda install，都执行不成功，但是把这个放到容器中执行就可以，咱也不知道为啥。

三、构建镜像

创建一个名为faiss-gpu的镜像，版本为v1；为了方便记录，创建一个构建的脚本build.sh 

#!/bin/bash
docker build -t faiss-gpu:v1 .

执行即可：

 sh build.sh

 查看是否成功：

docker images |grep faiss

四、运行容器

 创建一个run.sh的文件，内容如下：

docker run -it --name=ndf-faiss -v /home/ndf/faiss/data:/app/data faiss-gpu:v1 /bin/bash

--name：指定了一个名称为ndf-faiss的容器；
-v：指定一个卷（volume），将宿主机的/home/ndf/faiss/data目录映射到容器的/app/data目录；

命令最后是指定了使用的镜像及版本；

OK，可以开始表演了！