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docker不用dockerfile

article 2025/8/25 16:00:57

好的！既然你不想使用 Dockerfile，我们就完全不写 Dockerfile，改用你 Leader 提到的思路：

用基础镜像启动一个容器 → 手动在容器里安装依赖和复制项目 → 保存为新镜像

这个方式更直观，就像“你进入容器自己配置环境，然后打包成成品”。以下是最详细的从零到部署的手动流程，确保你能在 Windows 上成功构建适用于 CentOS 服务器的 Docker 镜像。

✅ 最终目标

你将在 Windows 上操作：

拉取一个合适的基础镜像（带 CUDA 11.8）
创建容器并进入
安装 Python 3.10
拷贝 roop 项目进去
安装 requirements.txt
测试没问题后，保存为镜像
把这个镜像导出、上传到服务器（CentOS），运行

🧱 第一步：准备工作

确保你本地已安装：

Docker Desktop
roop 项目完整目录，包括 requirements.txt 和 api.py

🚀 第二步：拉基础镜像（含 CUDA 11.8）

我们用 NVIDIA 官方 CUDA 镜像（Ubuntu 基础，兼容性好）：

docker pull nvidia/cuda:11.8.0-runtime-ubuntu20.04

确认下载成功：

docker images

🛠️ 第三步：启动临时容器 + 进入

docker run -it --gpus all --name roop-builder nvidia/cuda:11.8.0-runtime-ubuntu20.04 bash

你现在就在一个容器里了。

🔧 第四步：容器内安装 Python 3.10（用 pyenv，稳定）

在容器内执行以下命令：

apt update && apt install -y \curl git build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev \libreadline-dev libsqlite3-dev wget llvm libncurses5-dev \libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev liblzma-dev# 安装 pyenv
git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv
echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.bashrc
export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init --path)"# 安装 Python 3.10
pyenv install 3.10.13
pyenv global 3.10.13# 验证
python --version
pip install --upgrade pip

📁 第五步：拷贝 roop 项目进容器（在 Windows 上操作）

打开另一个终端（不关闭当前容器），执行：

docker cp C:\Your\Roop\Project\Path roop-builder:/app

例如：

docker cp C:\Users\you\roop roop-builder:/app

📦 第六步：容器里安装依赖（仍在容器内）

cd /app
pip install -r requirements.txt

✅ 第七步：测试运行你的项目

python api.py

如果一切正常，说明容器配置好了。

📦 第八步：保存为新镜像

退出容器（不要用 exit，先停一下）：

CTRL + P + Q   # 组合键，挂起容器

保存容器为镜像：

docker commit roop-builder roop-image:v1

导出镜像为 tar 文件：

docker save -o roop-image-v1.tar roop-image:v1

📤 第九步：上传镜像到服务器 + 运行

将 roop-image-v1.tar 通过 scp 或 xftp 传到服务器上：

scp roop-image-v1.tar user@server-ip:/home/user/

然后在服务器上执行：

docker load -i roop-image-v1.tar
docker run -it --gpus all -p 7860:7860 roop-image:v1 bash

（根据你项目监听的端口调整 -p）

✅ 总结

步骤	内容
✅ 拉基础镜像	`nvidia/cuda:11.8.0-runtime-ubuntu20.04`
✅ 进入容器	用 `docker run -it` 启动容器
✅ 安装 Python 3.10	用 `pyenv`
✅ 拷贝项目	`docker cp`
✅ 安装依赖	`pip install -r requirements.txt`
✅ 保存镜像	`docker commit` + `docker save`
✅ 部署服务器	`scp` + `docker load`