docker私有仓库搭建

1、docker私有仓库搭建

一、导入私有仓库registry

# docker load -i registry.tar.gz

查看导入镜像：

# docker images | grep registry

二、启用私有仓库registry：

# docker run -d -p 5000:5000 –restart always –name registry registry:2

查看私有仓库运行状态：

# docker ps |grep registry

三、push镜像到私有仓库：

# docker pull ubuntu

重命名REPOSITORY

# docker tag ubuntu 172.27.9.113:5000/Ubuntu

# docker push 172.27.9.113:5000/ubuntu

四、如何删除本地镜像

# docker rmi 172.27.9.113:5000/Ubuntu

若是有重名能够跟上tag删除：

# docker rmi 172.27.9.113:5000/Ubuntu:latest

五、使用私有镜像

# docker pull 172.27.9.113:5000/Ubuntu

注意：

因为镜像提供http服务而docker默认要求registry使用https服务。因此须要逐一修改每一处docker节点的
/etc/docker/daemon.json:

{

“insecure-registries”: [“172.27.9.111:5000”,”172.27.9.113:5000”]

}

六、重启docker

# service docker restart

2、导入ICM相关镜像

ICM一共须要三个镜像：

• registry docker仓库的镜像，搭建私有镜像时使用

• tftrain tensorflow训练环境镜像，用来进行训练工做，须要push到私有仓库中

• tfserving tensorflow模型服务镜像，提供模型服务，须要push到私有仓库中

一、导出镜像

从其余k8s环境导出镜像：

# docker save registry tftrain tfserving -o image.jar

或者使用：

# docker save -o tf-job-operator.tar 172.27.10.11:5000/tf-job-operator

二、导入镜像到docker本地仓库

# docker load -i image.jar

或者使用：

# docker load tf-job-operator.tar

push tftrain与tfserving到私有仓库(此处的IMAGE ID使用docker images能够查看)

# docker tag IMAGE ID 172.27.10.11:5000/tftrain

# docker tag IMAGE ID 172.27.10.11:5000/tfserving

# docker images

# docker push 172.27.10.11:5000/tftrain

# docker push 172.27.10.11:5000/tfserving