问题标签 [buildx]

我正在 GitHub Actions 工作流程中构建 Docker 容器，并且我有一个使用Docker buildx的自定义缓存解决方案。本质上，我使用docker buildx 构建 --cache-from和--cache-to参数来转储上一次构建的缓存，将其存储在外部，然后为下一次构建加载它以节省时间。

在大多数情况下，这工作得很好。大部分构建时间都花在了pip install我们使用 Alpine 并且没有可用的轮子上，因此它必须构建包，因此使用缓存跳过这一步可以节省大量资金。

Dockerfile 中有两个相关的行：

不过，我遇到了这个奇怪的问题， whererequirements.txt没有改变，第一行 (the COPY) 正确使用缓存，但第二行 (the RUN) 不使用缓存，并继续重新构建所有包。

我无法弄清楚是什么原因造成的。如果COPY正确使用缓存，那么它必须识别出requirements.txt没有改变，如果requirements.txt没有改变，我不明白为什么它不会为RUN命令使用缓存。

最糟糕的是，它是间歇性的。一些构建它使用缓存，一些构建它重新构建包，在这两种情况下requirements.txt（或任何前面的 Dockerfile 行）都没有改变。

我错过了什么吗？

我需要直接从 GitHub 下载并安装一个包，并且我需要安装一些我需要的库，以便从源代码到pip下线进行构建。

为此，我使用：

和

我想用 buildx 为不同的平台构建： docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64,linux/arm/v7 .

我amd64不需要安装 av 库，因为 pip 不需要构建任何东西，因为提供了轮子。我需要安装库arm64，arm/v7我需要下载、提取和复制不同的geckodriver包。

有没有办法根据 CPU 架构指定条件语句？

我正在尝试使用 Python 在运行buildx.

为了测试构建的加速，我想将应用程序 Dockerfile 拆分为来自（FROM）“包”映像的“应用程序”映像，这样如果 Python 要求没有改变，我就不必每次都构建它（即一种缓存层）。

我的 Github Actions 工作流程是这样的：

1. 确定是否存在具有相同requirements.txt文件哈希标记的“包”图像。
2. 如果没有，构建这个“包”镜像，用requirements.txt文件的哈希标记它，并将镜像推送到 AWS ECR 以及本地注册表，跳到 4。
3. 如果是，请下载“包”映像并将其推送到本地注册表。
4. 使用本地注册表“包”图像作为FROM“应用程序”图像的多阶段构建。

第 3 步本应加快构建速度，但由于我必须通过本地注册表才能使第 4 步工作，因此我失去了所有获得的影响力。

我可以docker pull将图像直接放入本地注册表吗？ 现在，docker tag && docker push进入本地注册表需要额外的时间。

任何帮助表示赞赏。

我目前正在尝试设置 GitHub 操作，以自动构建后端并将其推送到 DockerHub。但是，如果触发了工作流，它将开始创建 Docker 映像，但在以下行中build-and-deploy-backend失败：23server/Dockerfile

见：https ://github.com/bennodev19/dronies-watch/runs/4813916640?check_suite_focus=true

出现此错误：

见：https ://github.com/bennodev19/dronies-watch/runs/4813916640?check_suite_focus=true

在本地它构建没有任何问题。MacOS在和上测试Windows 10。

build-and-deploy-backend

查看完整文件：https ://github.com/bennodev19/dronies-watch/blob/master/.github/workflows/release.yaml

server/Dockerfile

查看完整文件：https ://github.com/bennodev19/dronies-watch/blob/master/server/Dockerfile

其他

• 存储库 URL： https ://github.com/bennodev19/dronies-watch

我正在运行一个 Jenkins Alpine Linux AMD64docker 映像，我正在自己构建它并希望为其添加linux/arm64docker buildx 支持，以便生成多平台映像，但我不知道它应该如何工作。

当我检查支持的平台时，我得到：

因为我在 AMD64 图像中。我读到我需要为此安装 qemu，但我不知道 buildx 将如何识别它。

文档在这方面相对简单：https ://docs.docker.com/buildx/working-with-buildx/

有人知道如何在 linux/amd64 映像中添加 linux/arm64 构建功能吗？

我现在看到的唯一解决方案是在实际的 arm64 系统上构建映像。

我试图阻止我的 github CI 完全失败，以防多架构 docker 映像的构建至少在架构上成功，这样这些架构的成功构建仍然被推送到 docker hub。到目前为止我所做的：

我还做的是：使用自己的架构标签为每个架构单独创建这个 CI，但是那样，我没有“多架构”标签。

您好，感谢您查看此内容。我一直在使用 docker 创建各种多架构构建。我注意到一些有趣的行为。当尝试运行 buildx 来创建图像时，scikit_learn 0.21.3 需要很长时间来下载/安装（大约 2.5 小时）。但是，在单个拱门上通过 docker 使用常规构建命令时，只需要大约 10 分钟左右。我必须使用这个特定版本的 scikit_learn 的原因是我从我的应用程序收到一个错误，它无法找到 sklearn.utils.linear_assignment 模块。我收到这个\nModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.utils.linear_assignment_' 到目前为止，我能够运行的唯一版本是 0.21.3。话虽如此，我发现更新的版本确实安装得更快，但同样它们没有线性分配模块，这是我的应用程序的依赖项。任何帮助或指导将不胜感激。

就像现在一样，可以docker build使用community.docker集合生成图像：

（来自文档的示例）

我的问题很简单。根据他们的文档，该platform领域似乎只允许一种架构：

平台格式os[/arch[/variant]]。

（注意“平台”而不是“平台”，该类型是“字符串”而不是字符串列表）

是否可以使用 community.docker 集合进行多架构构建（例如amd64and ）？arm当然，我可以使用 shell/command 来代替：

但是是否可以使用集合中现在可用的内容？

我想为amd64和 Nvidial4t平台构建图像。现在我将基本图像名称传递amd64/debian:buster-slim到nvcr.io/nvidia/l4t-base:r32.6.1我的Dockerfile. 然后，我运行一个 shell 脚本，它使用不同的基本映像名称调用docker build两次--build-arg。

我读过docker buildx这似乎很有趣。但是我还没有找到如何为我的目标平台定义不同的基本图像。

这可能吗？

我目前正在寻找一种解决方案来加快我们的构建过程。构建我们的 arm/v7 车轮需要花费大量时间pip3 install。我试图通过设置Pip 构建选项export MAKEFLAGS="-j$(nproc)" \中提到的以下 MAKEFLAG 来加速该过程，以使用多核来通过 make 增加使用的 cpu 核心的数量。不幸的是，这并没有带来任何改善。有人对如何加快车轮的制造过程有任何想法吗？