


Bagaimana untuk menyemak direktori mana imej tarik berada dalam docker
Kaedah: 1. Gunakan arahan "cd var/lib/docker/" untuk memasuki direktori docker 2. Gunakan arahan "cd containers/" untuk memasukkan setiap nombor bersiri; . Gunakan arahan cd Hanya masukkan salah satu cermin untuk melihat struktur direktori.
Persekitaran pengendalian tutorial ini: sistem linux7.3, versi docker-1.13.1, komputer Dell G3.
Cara menyemak direktori mana imej tarik berada dalam docker
1 Masukkan direktori docker, seperti berikut:
root@iZuf6axmuekh1n14dwcufmZ:/# cd var/lib/docker/ root@iZuf6axmuekh1n14dwcufmZ:/var/lib/docker# ls aufs containers image network plugins swarm tmp trust volumes
2. Masukkan bekas, setiap nombor siri ialah Cermin, seperti berikut:
cd containers/ 2addde372f5b4850ab167f1067db525313e1569e7117074841cc171acca7621d 4ce1634ce6f17474c8e6696bcf428e621f8c9572e1387316cf8183c97f4ad271
3 Masukkan salah satu cermin dan dapatkan bahawa struktur direktori adalah seperti berikut, seperti berikut:
cd 2addde372f5b4850ab167f1067db525313e1569e7117074841cc171acca7621d/ 2addde372f5b4850ab167f1067db525313e1569e7117074841cc171acca7621d-json.log checkpoints config.v2.json hostconfig.json hostname hosts resolv.conf resolv.conf.hash shm
4. Dalam direktori peringkat kontena yang sama, terdapat folder bernama imej, masukkan seperti berikut:
cd images/aufs distribution imagedb layerdb repositories.json
Terdapat fail repositories.json di dalamnya, yang merekodkan beberapa maklumat tentang imej di dalamnya perincian:
(Jika imej tidak mempunyai direktori aufs, ia mungkin seperti ini
[root@izbp163wlhi02tcaxyu image]# ls overlay2 [root@izbp163wlhi02tcaxyu image]# cd overlay2/ [root@izbp163wlhi02tcaxyu overlay2]# ls distribution imagedb layerdb repositories.json
Baris arahan adalah seperti berikut:
Pembelajaran yang disyorkan: "tutorial video buruh pelabuhan"
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menyemak direktori mana imej tarik berada dalam docker. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Terdapat empat cara untuk membungkus projek dalam PyCharm: Pakej sebagai fail boleh laku yang berasingan: Eksport ke format fail tunggal EXE. Dibungkus sebagai pemasang: Jana Setuptools Makefile dan bina. Pakej sebagai imej Docker: tentukan nama imej, laraskan pilihan binaan dan bina. Pakej sebagai bekas: Tentukan imej untuk dibina, laraskan pilihan masa jalan dan mulakan bekas.

Penjelasan dan Panduan Pemasangan Terperinci untuk Pinetwork Nodes Artikel ini akan memperkenalkan ekosistem pinetwork secara terperinci - nod pi, peranan utama dalam ekosistem pinetwork, dan menyediakan langkah -langkah lengkap untuk pemasangan dan konfigurasi. Selepas pelancaran Rangkaian Ujian Blockchain Pinetwork, nod PI telah menjadi bahagian penting dari banyak perintis yang aktif mengambil bahagian dalam ujian, bersiap sedia untuk pelepasan rangkaian utama yang akan datang. Jika anda tidak tahu kerja pinet, sila rujuk apa itu picoin? Berapakah harga untuk penyenaraian? Penggunaan PI, perlombongan dan analisis keselamatan. Apa itu Pinetwork? Projek Pinetwork bermula pada tahun 2019 dan memiliki syiling pi cryptocurrency eksklusifnya. Projek ini bertujuan untuk mewujudkan satu yang semua orang boleh mengambil bahagian

Jawapan: Perkhidmatan mikro PHP digunakan dengan HelmCharts untuk pembangunan tangkas dan kontena dengan DockerContainer untuk pengasingan dan kebolehskalaan. Penerangan terperinci: Gunakan HelmCharts untuk menggunakan perkhidmatan mikro PHP secara automatik untuk mencapai pembangunan tangkas. Imej Docker membenarkan lelaran pantas dan kawalan versi perkhidmatan mikro. Piawaian DockerContainer mengasingkan perkhidmatan mikro dan Kubernetes mengurus ketersediaan dan kebolehskalaan bekas. Gunakan Prometheus dan Grafana untuk memantau prestasi dan kesihatan perkhidmatan mikro, serta mencipta penggera dan mekanisme pembaikan automatik.

Terdapat empat cara untuk memulakan program Go: Menggunakan baris arahan: go run main.go Bermula melalui menu "Run" atau "Debug" IDE Memulakan bekas menggunakan alat orkestrasi kontena (seperti Docker atau Kubernetes) Menggunakan systemd atau penyelia pada sistem Unix Jalankan sebagai perkhidmatan sistem

Gambaran Keseluruhan LLaMA-3 (LargeLanguageModelMetaAI3) ialah model kecerdasan buatan generatif sumber terbuka berskala besar yang dibangunkan oleh Syarikat Meta. Ia tidak mempunyai perubahan besar dalam struktur model berbanding LLaMA-2 generasi sebelumnya. Model LLaMA-3 dibahagikan kepada versi skala yang berbeza, termasuk kecil, sederhana dan besar, untuk memenuhi keperluan aplikasi dan sumber pengkomputeran yang berbeza. Saiz parameter model kecil ialah 8B, saiz parameter model sederhana ialah 70B, dan saiz parameter model besar mencapai 400B. Walau bagaimanapun, semasa latihan, matlamatnya adalah untuk mencapai kefungsian berbilang modal dan berbilang bahasa, dan hasilnya dijangka setanding dengan GPT4/GPT4V. Pasang OllamaOllama ialah model bahasa besar sumber terbuka (LL

Terdapat banyak cara untuk memasang DeepSeek, termasuk: Menyusun dari Sumber (untuk pemaju berpengalaman) menggunakan pakej yang dikompilasi (untuk pengguna Windows) menggunakan bekas docker (untuk yang paling mudah, tidak perlu bimbang tentang keserasian) Dokumen rasmi dengan berhati -hati dan menyediakannya sepenuhnya untuk mengelakkan masalah yang tidak perlu.

Seni bina sistem teragih PHP mencapai kebolehskalaan, prestasi dan toleransi kesalahan dengan mengedarkan komponen yang berbeza merentasi mesin yang disambungkan ke rangkaian. Seni bina termasuk pelayan aplikasi, baris gilir mesej, pangkalan data, cache dan pengimbang beban. Langkah-langkah untuk memindahkan aplikasi PHP ke seni bina yang diedarkan termasuk: Mengenal pasti sempadan perkhidmatan Memilih sistem baris gilir mesej Mengguna pakai rangka kerja mikroperkhidmatan Penggunaan kepada pengurusan kontena Penemuan perkhidmatan

Containerization meningkatkan prestasi fungsi Java dengan cara berikut: Pengasingan sumber - memastikan persekitaran pengkomputeran terpencil dan mengelakkan perbalahan sumber. Ringan - mengambil kurang sumber sistem dan meningkatkan prestasi masa jalan. Permulaan pantas - mengurangkan kelewatan pelaksanaan fungsi. Ketekalan - Asingkan aplikasi dan infrastruktur untuk memastikan tingkah laku yang konsisten merentas persekitaran.
