vscode+devcontainer+docker容器开发
使用容器开发¶
准备工作¶
安装WSL->docker-desktop
安装vscode插件
- docker
- dev container
进入容器¶
VS Code with dockerized build environments for C/C++ projects
由镜像生成devcontainer.json¶
- 进行开发的目录中
ctrl+shift+p
或F1
打开open container configuration Flie
- 选择对应的镜像,之后还可以选择添加的其他配置
- 选完后会在文件夹中看到
devcontainer.json
和DockerFile
- 继续
ctrl+shift+p
搜索Reopen in Container
加载该容器, 即可在当前目录下在容器中进行调试,路径为/Worksapce
由DockFlie构建devcontainer¶
- 在根目录写好DockerFlie
ctrl+shift+p
打开open container configuration Flie
- 选择
来自DockerFlie
- 选择需要附加的软件,可以不选跳过
- 会出现
.devcontainer/devcontainer.json
Reopen in Container
加载该容器可进入容器
之后就可以进入容器进行开发了~
修改/自己编写devcontainer.json¶
由于在实际的应用中官方
devcontainer.json中各字段的命名规则及其作用 👇
Dev Container metadata reference
举个简单的例子,如果我想基于已有镜像构造容器(build和image 字段只能同时存在一个), 使用GPU, 离开容器时自动删除可以这样编写json文件 👇
{
"name": "CUDA117_env", // UI中的容器名
"image": "pesioncuda", // 本地镜像的名字
// 由于不需要build,故不用以下字段
// "build": {
// // Sets the run context to one level up instead of the .devcontainer folder.
// "context": "..",
// // Update the 'dockerFile' property if you aren't using the standard 'Dockerfile' filename.
// "dockerfile": "../.DockerFile"
// },
"runArgs": ["--rm", "--gpus", "all"], // 在进行docker run时需要传的参数, 必须使用--gpus才能正确调用gpu
"postCreateCommand": "nvidia-smi" // 创建好容器后进行的command, 用于检查是否能正确读取GPU
}
docker run
的参数可参考官方网址docker run
进入正在运行的容器¶
还有一种方法可以不通过devcontainer, 先在终端执行docker run 将所需的容器跑起来
之后再vscode->docker->左侧栏可以找到containers,右键已经开启的容器->附加到vscode即可开启一个连接到此容器的vscode窗口
DockerFlie编写¶
FROM
指定基础镜像, 可以是本地已经构建好的RUN
执行命令COPY
复制文件: 将从构建上下文目录中 <源路径> 的文件/目录复制到新的一层的镜像内的 <目标路径> 位置CMD
容器启动命令, 用于指定默认的容器主进程的启动命令, 比如,ubuntu 镜像默认的 CMD 是/bin/bash
远程连接容器¶
远程连接linux容器¶
vscode通过ssh连接远程服务器
远程资源管理器->打开ssh配置文件->添加配置->填写服务器ip->填写端口号->填写用户名
Host 10.184.17.64
HostName 10.184.17.64
User ubuntu
远程连接wsl容器¶
由于ssh无法直接连接到windows下的wsl,需要设置端口转发,也就是在连接主机某个端口时自动转发到wsl端口,假设端口为2222
修改sudo vim /etc/ssh/sshd_config
sudo vim /etc/ssh/sshd_config
Port 2222
ListenAddress 0.0.0.0
PasswordAuthentication yes
PermitEmptyPasswords no
PermitRootLogin yes
重启ssh服务
sudo service ssh --full-restart
在windows上设置端口转发
netsh interface portproxy add v4tov4 listenaddress=0.0.0.0 listenport=22 connectaddress=172.30.71.0 connectport=22
connectaddress
填wsl的ip地址,但是wsl每次启动ip都不一样,可以通过wsl hostname -I
查看wsl的ip
新建防火墙规则
netsh advfirewall firewall add rule name=WSL2 dir=in action=allow protocol=TCP localport=22
查看端口转发
netsh interface portproxy show all
删除转发规则
netsh interface portproxy delete v4tov4 listenaddress=0.0.0.0 listenport=22
脚本一键部署¶
notepad $PROFILE
更改内容如下
wsl -e echo hello $Env:USERNAME # hello 后面的内容是你的用户名
$wsl_ip = wsl hostname -I # 获取wsl的ip
Write-Host "WSL Machine IP: ""$wsl_ip""" # 输出wsl的ip
function ssh-set { # 设置端口转发
param (
[int]$port = 22
)
netsh interface portproxy add v4tov4 listenaddress=0.0.0.0 listenport=$port connectaddress=$wsl_ip connectport=$port
}
function ssh-unset{ # 删除端口转发
param (
[int]$port = 22
)
netsh interface portproxy delete v4tov4 listenaddress=0.0.0.0 listenport=$port
}
function ssh-show{ # 查看端口转发
netsh interface portproxy show all
}
ssh-set # 端口转发
即可完成开机自动设置端口转发
遇到的一些坑¶
ssh localhost 端口拒绝¶
可能是由于ssh服务没有打开
检查ssh服务是否打开
Get-Service -Name sshd
打开ssh服务
Start-Service sshd
设置开机自启动
Set-Service -Name sshd -StartupType 'Automatic'
ssh localhost 远程主机表示已更改¶
删除localhost的主机表示即可
ssh-keygen -R localhost
Sample¶
目标环境pytorch:2.0.0-cuda11.7-cudnn8-devel
.DockerFlie文件
FROM pytorch/pytorch:2.0.0-cuda11.7-cudnn8-devel
RUN apt-get update\
&& apt-get -y upgrade\
&& apt-get install -y build-essential gdb cmake
.devcontainer.json
// For format details, see https://aka.ms/devcontainer.json. For config options, see the
// README at: https://github.com/devcontainers/templates/tree/main/src/docker-existing-dockerfile
{
"name": "CUDA117_env",
"image": "pesioncuda",
// "build": {
// // Sets the run context to one level up instead of the .devcontainer folder.
// "context": "..",
// // Update the 'dockerFile' property if you aren't using the standard 'Dockerfile' filename.
// "dockerfile": "../.DockerFile"
// },
"runArgs": ["--rm", "--gpus", "all"], //all表示使用全部GPU, 这里可以指定编号,使用指定的GPU
// Features to add to the dev container. More info: https://containers.dev/features.
// "features": {},
// Use 'forwardPorts' to make a list of ports inside the container available locally.
// "forwardPorts": [],
// Uncomment the next line to run commands after the container is created.
"postCreateCommand": "nvidia-smi",
"customizations": {
"vscode": {
"extensions": [ // vscode插件
"yzhang.markdown-all-in-one"
]
}
}
// Configure tool-specific properties.
// "customizations": {},
// Uncomment to connect as an existing user other than the container default. More info: https://aka.ms/dev-containers-non-root.
// "remoteUser": "devcontainer"
}