為何使用DaoCloud

因為國內(nèi)docker全面被墻，完全無法安裝或是下載鏡像。所以就像無數(shù)的先輩們一樣，我們有了國內(nèi)的鏡像源。不過這次有點不同，這次叫做加速器：
https://dashboard.daocloud.io/nodes/new

安裝Docker

安裝 Docker 官方的最新發(fā)行版， 支持 Ubuntu 12.04 以上版本

curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh

安裝完成后：

+ sh -c docker version
Client:
 Version:      1.9.1
 API version:  1.21
 Go version:   go1.4.2
 Git commit:   a34a1d5
 Built:        Fri Nov 20 13:12:04 UTC 2015
 OS/Arch:      linux/amd64

Server:
 Version:      1.9.1
 API version:  1.21
 Go version:   go1.4.2
 Git commit:   a34a1d5
 Built:        Fri Nov 20 13:12:04 UTC 2015
 OS/Arch:      linux/amd64

If you would like to use Docker as a non-root user, you should now consider
adding your user to the "docker" group with something like:

  sudo usermod -aG docker your-user

Remember that you will have to log out and back in for this to take effect!

安裝過程結(jié)束后，可執(zhí)行下面命令驗證安裝結(jié)果。如果看到輸出 docker start/running 就表示安裝成功。

sudo service docker status

運行結(jié)果：

$ sudo service docker status
docker start/running, process 10692

安裝主機監(jiān)控程序

curl -sSL https://get.daocloud.io/daomonit/install.sh | sh -s 7a6d83cbe808b4注意這里是私有的5fbcc77d451d82f 

什么是主機監(jiān)控程序？
主機監(jiān)控程序可以幫助您將主機接入到 DaoCloud 智能分發(fā)網(wǎng)絡(luò)中，通過調(diào)用 Docker API 管理您的容器。

安裝Kitematic

Kitematic 可以讓你以最簡單的方式在你的 Mac 電腦上開始使用 Docker 容器。是一個簡單的 Docker 容器管理程序。

如何使用

啟動Kitematic之后，我們就啟動了Docker VM進程。關(guān)閉Kitematic我們會自動退出Docker VM進程。我們也可以使用docker-machine start來啟動Docker VM。

在Kitematic中，啟動之前安裝好的daomonit，我們就可以使用dao pull來代替docker pull命令了。

docker-machine start default (啟動Kitematic就相當于這個)
docker-machine ssh default (然后我們可以直接ssh到default)
dao pull tensorflow/tensorflow:latest

得到如下的反饋：

?  ~  docker-machine ssh default
                        ##         .
                  ## ## ##        ==
               ## ## ## ## ##    ===
           /"""""""""""""""""\___/ ===
      ~~~ {~~ ~~~~ ~~~ ~~~~ ~~~ ~ /  ===- ~~~
           \______ o           __/
             \    \         __/
              \____\_______/
 _                 _   ____     _            _
| |__   ___   ___ | |_|___ \ __| | ___   ___| | _____ _ __
| '_ \ / _ \ / _ \| __| __) / _` |/ _ \ / __| |/ / _ \ '__|
| |_) | (_) | (_) | |_ / __/ (_| | (_) | (__|   <  __/ |
|_.__/ \___/ \___/ \__|_____\__,_|\___/ \___|_|\_\___|_|
Boot2Docker version 1.8.1, build master : 7f12e95 - Thu Aug 13 03:24:56 UTC 2015
Docker version 1.8.1, build d12ea79
docker@default:~$

然后看看有哪些鏡像和容器：

docker@default:~$ docker images
REPOSITORY                              TAG                 IMAGE ID            CREATED             VIRTUAL SIZE
daocloud.io/daocloud/daocloud-toolset   latest              02ff2e9e58d7        4 weeks ago         145.8 MB
ptimof/ghost                            latest              1722fa005568        4 weeks ago         351.2 MB
tensorflow/tensorflow                   latest              4f849d71dfa0        7 weeks ago         653.1 MB

docker@default:~$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                           COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
2640b244f3c8        daocloud.io/daocloud/daomonit   "/usr/local/bin/daomo"   6 weeks ago         Up 5 minutes                            daomonit

假如我們要運行之前安裝的TensorFlow，則可以

docker run -it tensorflow/tensorflow
root@01dc70bc523f:~#

這樣，我們就進入了tensorflow容器內(nèi)部，可以迅速開始深度學(xué)習(xí)之旅啦！