安装环境背景

由于公司需要一个智能检索的问答系统，需要安装一个简单的python环境，因此将anacond3环境安装在Docker容器中，并安装需要的环境，智能问答的python应用系统放在里面进行启动使用。

1.拉取anaconda3镜像

docker pull continuumio/anaconda3

2.启动容器

注：这里先暂时启动，先安装好conda的虚拟环境，后面将容器的环境挂载的服务器上

docker run -i -t continuumio/anaconda3 /bin/bash
检测conda是否安装成功，以及其版本号
conda --version
先升级一下conda,防止后面安装失败
conda update conda
conda install mkl

3.安装conda虚拟环境

添加conda镜像（看个人需要）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
创建虚拟环境（tf 为虚拟环境名称）
conda create -n tf python=3.7
激活虚拟环境
source activate
切换到虚拟环境下面
conda activate tf
注： conda env list //查看所有的 conda 虚拟环境

4.在虚拟环境中安装faiss的cpu版本

conda install faiss-cpu -c pytorch

检测faiss是否安装成功，以及其版本号
python
import faiss
faiss.__version__

5.在虚拟环境中安装tensorflow

conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow=1.14.0

6.在虚拟环境中安装 bert

注：如果pip安装时出现了Read timed out，可以使用临时的镜像去安装
例如： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple install bert-serving-server

pip install bert-serving-server
pip install bert-serving-client

7.复制conda的虚拟环境的数据出来（用于挂载）

**注:这里先不退出容器另开一个窗口，容器的 /opt/conda目录下面放了conda环境数据 **
docker cp 容器ID:/opt/conda 本地文件路径

8.后台启动容器，并进行挂载，映射端口

docker run -it -d --privileged=true -v /home/conda:/opt/conda -p 6666:8888 --shm-size 3G continuumio/anaconda3 /bin/bash
注：

1. /home/conda 为服务器中的路径
2. 6666 为服务器端口，8888为容器内部的端口（这里看个人需求是否需要映射端口号，因为我是在容器里面启动python应用，需要将应用的端口号映射出去让外面访问）
3. –shm-size 是设置共享内存大小