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我有一个由图像分析模型和 2 个脚本文件组成的 python 应用程序。在 Main.py 中，我让 XMLRPC 服务器永远运行并监听客户端。

if __name__ == "__main__":
    server = SimpleXMLRPCServer(("0.0.0.0", 8888))
    print("Listening on port 8888...")
    server.register_function(result, "result")
    server.serve_forever()

我的 Dcokerfile 是：

# Start with NVIDIA's CUDA and cuDNN base image.
FROM nvidia/cuda:8.0-cudnn5-devel-ubuntu16.04

# Argument: the username & password.
ARG username
ARG user_password

# Update the system.
RUN echo "debconf debconf/frontend select Noninteractive" | debconf-set-selections
RUN apt-get update
RUN apt-get upgrade --assume-yes

...... bla bla bla

WORKDIR /home/${username}

# Copy the current directory contents into the container at /home/${username}
ADD . /home/${username}

...... bla bla bla

# Expose the ports and start the ssh daemon as entry point.
USER root
EXPOSE 22 6006 8888
ENTRYPOINT ["/usr/sbin/sshd", "-D"]

当我添加 CMD 来运行我的 Main.py 容器不起作用时，它立即退出。我能够运行此容器的最佳实践是什么？我正在为 Linux Ubuntu 使用 azure Data Science Virtual Machine。

我构建了我的 Dockerfile：

 docker build . --tag img_processing:V1 --build-arg "username=blabla" --build-arg "user_password=blabla"

我运行我的容器： 

docker run -d -p 4000:8888 img_processing

目前我使用docker exec -it my-app-container bash并在我的容器内部管理东西并运行python Main.py &以在后台运行脚本，我认为这不是一个好方法。特别是我必须找到一种方法来放大和处理 3000 张图像。所以每个容器都需要有相同的设置。

任何想法？

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2 回答 2

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首先，永远不要暴露 PORT 22 并在容器内运行 SSH。这不是推荐的事情

接下来，您可以将 ENTRYPOINT 或 CMD 指定为

CMD ["python", "Main.py"]

为此，您需要确保它Main.py位于WORKDIR您指定的当前目录中

仅ENTRYPOINT当您希望将传递给容器运行命令的参数附加到ENTRYPOINT命令时才使用。在你的情况下CMD应该这样做。

当您的包含立即退出时，您应该删除-d标志并使用-it标志来调试问题

docker run -it -p 4000:8888 img_processing
于 2017-08-06T11:10:28.133 回答
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你可以做到ENTRYPOINT ["python", "Main.py"]。这将设置python Main.py为容器的默认命令。您可以ENTRYPOINT在 Dockerfile文档中阅读更多信息。

于 2017-08-04T13:37:31.623 回答