Docker 镜像

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该文档维护了 Paddle Serving 提供的镜像列表。

获取镜像

您可以通过两种方式获取镜像。

通过 TAG 直接从 registry.baidubce.com 或拉取镜像，具体TAG请参见下文的镜像说明章节的表格。
```
docker pull registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:<TAG> # registry.baidubce.com
```
基于 Dockerfile 构建镜像

建立新目录，复制对应 Dockerfile 内容到该目录下 Dockerfile 文件。执行
```
cd tools
docker build -f ${DOCKERFILE} -t <image-name>:<images-tag> .
```

运行时镜像不能用于开发编译。若需要基于源代码二次开发编译，请使用后缀为-devel的版本。在TAG列，latest也可以替换成对应的版本号，例如0.5.0/0.4.1等，但需要注意的是，部分开发环境随着某个版本迭代才增加，因此并非所有环境都有对应的版本号可以使用。

镜像选择	操作系统	TAG	Dockerfile
CPU 运行镜像	CentOS7	latest	Dockerfile
CPU 开发镜像	CentOS7	latest-devel	Dockerfile.devel
GPU (cuda9.0-cudnn7) 运行镜像	CentOS7	latest-cuda9.0-cudnn7	Dockerfile.cuda9.0-cudnn7
GPU (cuda9.0-cudnn7) 开发镜像	CentOS7	latest-cuda9.0-cudnn7-devel	Dockerfile.cuda9.0-cudnn7.devel
GPU (cuda10.0-cudnn7) 运行镜像	CentOS7	latest-cuda10.0-cudnn7	Dockerfile.cuda10.0-cudnn7
GPU (cuda10.0-cudnn7) 开发镜像	CentOS7	latest-cuda10.0-cudnn7-devel	Dockerfile.cuda10.0-cudnn7.devel
GPU (cuda10.1-cudnn7-tensorRT6) 运行镜像	Ubuntu16	latest-cuda10.1-cudnn7	Dockerfile.cuda10.1-cudnn7
GPU (cuda10.1-cudnn7-tensorRT6) 开发镜像	Ubuntu16	latest-cuda10.1-cudnn7-devel	Dockerfile.cuda10.1-cudnn7.devel
GPU (cuda10.2-cudnn8-tensorRT7) 运行镜像	Ubuntu16	latest-cuda10.2-cudnn8	Dockerfile.cuda10.2-cudnn8
GPU (cuda10.2-cudnn8-tensorRT7) 开发镜像	Ubuntu16	latest-cuda10.2-cudnn8-devel	Dockerfile.cuda10.2-cudnn8.devel
GPU (cuda11-cudnn8-tensorRT7) 运行镜像	Ubuntu18	latest-cuda11-cudnn8	Dockerfile.cuda11-cudnn8
GPU (cuda11-cudnn8-tensorRT7) 开发镜像	Ubuntu18	latest-cuda11-cudnn8-devel	Dockerfile.cuda11-cudnn8.devel

Java镜像：

registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:latest-java

XPU镜像：

registry.baidubce.com/paddlepaddle/serving:xpu-beta

运行CUDA容器需要至少具有一个支持CUDA的GPU以及与您所使用的CUDA工具包版本兼容的驱动程序。

运行CUDA容器的机器只需要相应的NVIDIA驱动程序，而CUDA工具包不是必要的。

相关CUDA工具包版本、驱动版本和GPU架构的关系请参阅 nvidia-docker wiki。

编译镜像：

Env	Version	Docker images tag	OS	Gcc Version
CPU	0.5.0	0.5.0-devel	Ubuntu 16	8.2.0
	<=0.4.0	0.4.0-devel	CentOS 7	4.8.5
Cuda9.0	0.5.0	0.5.0-cuda9.0-cudnn7-devel	Ubuntu 16	4.8.5
	<=0.4.0	0.4.0-cuda9.0-cudnn7-devel	CentOS 7	4.8.5
Cuda10.0	0.5.0	0.5.0-cuda10.0-cudnn7-devel	Ubuntu 16	4.8.5
	<=0.4.0	0.4.0-cuda10.0-cudnn7-devel	CentOS 7	4.8.5
Cuda10.1	0.5.0	0.5.0-cuda10.1-cudnn7-devel	Ubuntu 16	8.2.0
	<=0.4.0	0.4.0-cuda10.1-cudnn7-devel	CentOS 7	4.8.5
Cuda10.2	0.5.0	0.5.0-cuda10.2-cudnn8-devel	Ubuntu 16	8.2.0
	<=0.4.0	Nan	Nan	Nan
Cuda11.0	0.5.0	0.5.0-cuda11.0-cudnn8-devel	Ubuntu 18	8.2.0
	<=0.4.0	Nan	Nan	Nan

运行镜像:

Env	Version	Docker images tag	OS	Gcc Version
CPU	0.5.0	0.5.0	Ubuntu 16	8.2.0
	<=0.4.0	0.4.0	CentOS 7	4.8.5
Cuda9.0	0.5.0	0.5.0-cuda9.0-cudnn7	Ubuntu 16	4.8.5
	<=0.4.0	0.4.0-cuda9.0-cudnn7	CentOS 7	4.8.5
Cuda10.0	0.5.0	0.5.0-cuda10.0-cudnn7	Ubuntu 16	4.8.5
	<=0.4.0	0.4.0-cuda10.0-cudnn7	CentOS 7	4.8.5
Cuda10.1	0.5.0	0.5.0-cuda10.1-cudnn7	Ubuntu 16	8.2.0
	<=0.4.0	0.4.0-cuda10.1-cudnn7	CentOS 7	4.8.5
Cuda10.2	0.5.0	0.5.0-cuda10.2-cudnn8	Ubuntu 16	8.2.0
	<=0.4.0	Nan	Nan	Nan
Cuda11.0	0.5.0	0.5.0-cuda11.0-cudnn8	Ubuntu 18	8.2.0
	<=0.4.0	Nan	Nan	Nan

注意事项： 如果您在0.5.0及以上版本需要在一个容器当中同时运行CPU server和GPU server，需要选择Cuda10.1/10.2/11的镜像，因为他们和CPU环境有着相同版本的gcc。