作者：阿中哥 + AI 協助彙整。 【本文約有2,265字】
AI工作站的Docker映像與容器管理應用報告書
一、概述
本報告書旨在詳細說明 Docker 映像和容器的管理策略、跨平台特性、儲存佔用情況、常見問題的解答及定期備份方法，幫助使用者在工作站環境中合理高效地運行與維護 Docker 應用。
二、Docker 映像的固定性與跨平台性
2.1 映像的固定性
Docker 映像一經下載後，內容便會保持固定，不會自動變更。若需要新增應用程式或軟體庫，通常需要在映像基礎上生成新容器並進行修改，最後再保存為新的映像。
2.2 映像的跨平台性
Docker 映像具有跨平台的特性，理論上可以在不同操作系統上運行。比如同樣的 CUDA 11.8.0 映像可以在 Ubuntu 和 Windows 的 Docker 上使用，但需要注意以下事項：
- Windows Docker 需要切換到 Linux 容器模式以支持 Linux 基礎映像。
- 確保兩者均安裝適當的 NVIDIA 驅動和容器工具，以實現 GPU 支援。
- 映像本身保持一致，但操作系統檔案系統差異需要在掛載本地磁碟時調整路徑格式。
三、容器生成與分層存儲
3.1 容器的生成
從一個映像生成容器時，不一定需要使用 Dockerfile 或 docker-compose.yml。可以直接使用 docker run 指令生成新容器，並透過 -v 指定本地磁碟掛載。
3.2 分層儲存機制
Docker 使用分層儲存技術。當在容器內進行更改時，這些更改會保存至容器的「寫入層」。如果將容器保存為新的映像，Docker 不會直接複製原始映像，而是透過分層的方式合併已存在的基礎層，這樣可以避免重複儲存，從而減少硬碟佔用空間。
四、容器的清理與管理策略
4.1 容器的累積情況
每次執行 docker run 生成新容器後，即使退出或停止容器，Docker 也會保留該容器的數據。長期累積會佔用儲存空間，造成工作站記憶體的浪費。
4.2 清理策略
- 查看已停止的容器：使用 docker ps -a 檢視所有容器，包括已停止的容器。
- 手動刪除已停止的容器：可以使用 docker rm 或 docker container prune 刪除所有停止的容器。
- 自動刪除容器：在生成容器時使用 –rm 參數讓容器在停止後自動刪除，避免容器累積。
五、Docker 映像與容器的硬碟空間佔用
六、FAQ 常見問題解答
6.1 當我退出容器（使用 exit）後，容器內的變更會遺失嗎？
- 不會。當使用 exit 或 docker stop 停止容器時，容器中的所有變更仍然保存在容器中，只是容器暫停運行。只有當你使用 docker rm 刪除容器時，容器中的變更才會被清除。
6.2 Docker 映像和容器是否是跨平台的？
- Docker 映像是跨平台的，可以在不同的操作系統（例如 Windows 和 Linux）上使用同樣的映像（如 CUDA 11.8.0）。不過，Windows 上的 Docker 需要切換到 Linux 容器模式，並需要安裝相應的驅動。容器則基於操作系統的核心，因此 Linux 容器可在 Linux 系統上跨平台運行，但 Windows 和 Linux 核心之間不具備原生跨平台性。
6.3 每次從映像生成新容器後，容器是否會永久佔用硬碟空間？
- 是的，每次執行 docker run 生成新容器，該容器會佔用硬碟空間，即使容器停止後，Docker 仍會保存該容器的數據。你可以使用 docker container prune 刪除已停止的容器來釋放空間，或在生成容器時加上 –rm 參數以自動刪除停止的容器。
6.4 如何將自製的映像傳送到其他電腦使用？
- 可以使用 docker save 將映像保存為 .tar 檔案，然後傳輸到其他電腦上，使用 docker load 導入該映像。例如儲存：
docker save -o my_image_backup.tar my_image_name例如載入之前的備份：
docker load -i my_image_backup.tar
6.5 從映像生成的新容器是否會直接占用原始映像的硬碟大小？
- 不會。新容器剛生成時幾乎不會佔用額外空間，因為 Docker 會共用映像的基礎層。隨著容器中新增或修改的數據量增大，硬碟佔用才會增加，但不會重複佔用基礎映像的大小。
6.6 如果根據一個映像檔（如 CUDA 11.8.0）生成的 v1 容器需要再新增項目生成 v2，如何保留 v1 和 v2？
- 可以先將 v1 容器保存為映像，然後基於此映像創建 v2 容器並進行修改，最後保存為 v2 映像。具體步驟是使用 docker commit 生成 v1 映像，基於 v1 映像生成 v2 容器，再使用 docker commit 保存為 v2 映像。
6.7 若基礎映像損壞，是否會影響衍生的映像和容器？
- 是的，基礎映像損壞可能導致依賴於它的衍生映像和容器無法正常啟動。預防措施包括定期備份映像和檢查映像完整性。
七、定期備份策略
7.1 定期備份的必要性
定期備份 Docker 映像和容器數據是保護數據和應用穩定性的有效手段，特別是在基礎映像損壞或意外遺失時，可以快速恢復系統。
7.2 備份步驟
- 備份映像
- 使用 docker save 指令將映像保存為 .tar 文件，以便在需要時重新導入。
- 指令範例：docker save -o my_image_backup.tar my_image_name
- 備份容器數據
- 若容器內有重要數據，建議將這些數據保存到本地卷中並進行備份，或者使用 docker commit 將容器狀態保存為新映像，再使用 docker save 導出。
- 儲存安全性
- 將 .tar 備份文件存放在可靠的儲存位置（如外部硬碟或雲端），確保資料的安全性。
- 定期更新備份
- 根據系統變更頻率定期更新備份，以保持映像和數據的最新狀態，建議每週或每月進行一次。
八、結論
通過有效的容器管理、清理策略及定期備份，Docker 使用者可以在不同操作系統上高效運行並維護應用環境。定期備份映像和數據的做法可以顯著提高系統的穩定性，並在映像損壞時快速恢復應用環境。Docker 的分層儲存結構在確保運行一致性的同時，減少了儲存空間佔用，使得系統資源能得到充分利用。
此報告書整合了 Docker 映像和容器管理的各項細節及最佳實踐，並提供了針對常見問題的解答和備份策略。
後記
因應 AI 熱潮，工作上需要，業餘研究也需要，年初便自己去光華購買零組件，自己組裝了一台 AI PC，並在上頭安裝了 2 張 GPU 顯示卡（RTX 3080 Ti 12 GB、RTX 3070 Ti 8 GB），我把它稱為我的 AI 工作站。
現在我經常需要在不同容器之間切換執行不同運算，這才發現對 Docker 的原理似懂非懂，經由上述逐步解析及實務經驗累積，現在已經完全瞭解，用起來也更加得心應手。順手趕快紀錄下來，以利日後備忘。