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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> Dockerlogin失败问题的处理 先是在一台安装了docker18的机器上发现无法登录，报错为： Remoteerrorfromsecretservice:org.freedesktop.Secret.Error.IsLocked:Cannotcreateaniteminalockedcollection 完整信息，如下： dockerloginregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com Userna
目录 Harbor介绍 环境、软件准备 Harbor服务搭建 Harbor跨数据复制配置 FAQ 1、Harbor介绍 Docker容器应用的开发和运行离不开可靠的镜像管理，虽然Docker官方也提供了公共的镜像仓库，但是从安全和效率等方面考虑，部署我们私有环境内的Registry也是非常必要的。Harbor是由VMware公司开源的企业级的DockerRegistry管理项目，它包括权限管理(RBAC)、LDAP、日志审核、管理界面、自我注册、镜
问题描述： 使用HTTP模式安装好了VMwareHarbor，但是，使用的时候发现： 使用dockerpush命令推镜像的时候，失败了， 自然，web界面上也看不到镜像。 解决办法要点： 1. 确认配置正确， 可以独立run一个registry的容器，实验一下配置是否正确 2. 使用dockerlogin命令先登录 dockerlogin-uadmin-pHarbor12345-esample_admin@mydomain.com 172.30.0.20:5000 3.给镜像打标签的时候，要多一层
一、Harbor简介 1.Harbor介绍 Harbor是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registry服务器，通过添加一些企业必需的功能特性，例如安全、标识和管理等，扩展了开源DockerDistribution。作为一个企业级私有Registry服务器，Harbor提供了更好的性能和安全。提升用户使用Registry构建和运行环境传输镜像的效率。Harbor支持安装在多个Registry节点的镜像资源复制，镜像全部保存在私有Registry中，
1.修改/etc/docker/daemon.josn中镜像仓库地址 2.systemctldaemon-reload是修改文件生效 3.systemctlrestartdocker重启docker 4.dockerlogin10.253.127.122:8080登陆harbor//用哪个用户登录就只能push到登录的用户(超级管理员可以push镜像到任何项目） 5.dockertagubuntu:16.0410.253.127.122:8080/test/ubuntu:16.04将要上传的镜像打
部署企业私有仓库往往是很有必要的,他可以帮助你管理企业的一些敏感镜像,同时由于DockerHub的下载速度和GFW的原因,往往需要将一些无法直接下载的镜像导入本地私有仓库.而Harbor就是部署企业私有仓库的一个不二之选。 Harbar简介 Harbor是VMware公司开源了企业级Registry项目,其的目标是帮助用户迅速搭建一个企业级的Dockerregistry服务。它以Docker公司开源的registry为基础，额外提供
尽量不要使用docker安装Jenkins！！！，有很多的坑！！！ 1.下载Jenkins的docker镜像： dockerpulljenkinsci/blueocean 2、启动命令： dockerrun -uroot --rm -d -p8080:8080 -p50000:50000 -v/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v/usr/lib/jvm/jdk1.8/bin/java:/usr/java/jdk1.8.0_181/bin/ja
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 前言：这里是单独下载的rabbitmq-exporter安装的，基于Docker下载rabbitmq-exporter服务启动正常，但是远程连接rabbitmq被拒，可能是配置参数在启动时没有覆盖生效，后面解决了会更新下 一、保证Docker中Prometheus服务正常，请参考前面的文章https://my.oschina.net/wubiaowpBlogShare/blog/3036427 二、下载rabbitmq-expor
最近正在做关于gpu的运行相关的工作。所以本篇文章所写的都是本人经过真实操作的，并非网络版本的copy，这个也是增加积累以及分享。 先说下我最近的目的，希望训练模型可以运行在cpu以及gpu上，由于gpu运行速度较快，所以在机器学习中，计算资源的考虑必不可少，其实我的最终目标是使用kubernetes集群来管理运行基于tensorflow的模型训练任务。由于目前k8s运
引言 最近容器比较火，容器支持对CPU和内存的资源限制，但是GPU还不是很明朗，多个容器能不能共享一个GPU呢？如果共享的话，是并行的方式还是并发的方式呢？又如何确保GPU的资源能够被高效利用呢？本文，通过查阅大量官方文档，并通过实验验证，想一探究竟~ 问题描述 GPU是深度学习的利器，相比于CPU，并行化的执行方式能够实现更高的时间效率。同时，它的价格也比
遇到报错：Checkfailed:error==cudaSuccess(35vs.0)CUDAdriverversionisinsufficientforCUDAruntimeversion 参考： CUDAdriverversionisinsufficientforCUDAruntimeversion-ONLYDOCKER OkIfoundthesolutionrightaftercreatingtheissue: Insteadof sudodockerrun-v/home/ubuntu/nvD
Docker提供了一种静态链接Linux核到应用程序的方式.采用Docker容器可以调用GPUs，因此对于Tensorflow或者其它机器学习框架的部署是一种很好的工具. 利用Docker，不需要太多设置就可以重现机器学习项目，而不用再像下面这样： #6hoursofinstallingdependencies pythontrain.py >ERROR:libobscure.socannotopensharedobject 只需进行类似于下面的操作，即可以执行 train.py 脚本，其集
dockr虽然安装好了，但是安装到这一步的docker只能在cpu下使用或者将docker的gpu环境导出到宿主机上使用，无法在docker中使用gpu。 nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，需要先安装好docker。 官网：https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker 1、跟新nvidia的版本到19.03 由于我的nvidia-docker2安装失败了，所以参考官方强调的使用n
欢迎转载，转载请在醒目处注明出处，Ron’sBlog:http://www.neilron.xyz/set-up-docker-on-windows/ “谷歌”+“深度学习”，两个标签让2015年12月才由谷歌开源的深度学习工具TensorFlow在其发布之后就迅速地成为了全球最为炙手可热的开源项目，2016年4月，开源的TensorFlow又支持了分布式特性，向着生产环境下的应用更进一步。 TensorFlowAPI支持Python2.7和Python3.3+，共支持4种安装方式。 Pipinst
第07课：Docker底层原理初探 Docker究竟做了什么？ Docker的C/S模型 网络 进程和控制组 分层存储 接下来做什么？ 本文主要简单讲解Docker底层原理，包括控制组，命名空间和分层存储。 Docker究竟做了什么？ 为了理解Docker帮助我们做了什么，我们先来看看Linux内核做了什么。简单来说，Linux内核做了下面几件事： 对来自硬件的消息作出响应； 启动和规划程序