CVAT_HOST=192.168.0.222 docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.override.yml -f components/serverless/docker-compose.serverless.yml -f components/analytics/docker-compose.analytics.yml up -d --build

CVAT_HOST=<ip> docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.override.yml -f components/serverless/docker-compose.serverless.yml down

nuctl deploy --project-name cvat   --path serverless/pytorch/ultralytics/yolov5_firesmoke_1.0/nuclio/   --volume `pwd`/serverless/common:/opt/nuclio/common   --platform local

nuctl get fu

nuctl del <fun-name>

nuctl del projects cvat

nuctl create project cvat

docker logs nuclio-nuclio-ultralytics-yolov5_firesmoke_1.0

安装nuctl：version = 1.8.14
wget https://github.com/nuclio/nuclio/releases/download/<version>/nuctl-<version>-linux-amd64
sudo chmod +x nuctl-<version>-linux-amd64
sudo ln -sf $(pwd)/nuctl-<version>-linux-amd64 /usr/local/bin/nuctl

健康查询：
docker exec -t cvat_server python manage.py health_check

创建超级用户：
docker exec -it cvat_server bash -ic 'python3 ~/manage.py createsuperuser'

控制代码分支版本：
CVAT_VERSION=dev docker compose up -d


安装docker:
sudo apt-get update
sudo apt-get --no-install-recommends install -y \
  apt-transport-https \
  ca-certificates \
  curl \
  gnupg-agent \
  software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository \
  "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(lsb_release -cs) \
  stable"
sudo apt-get update
sudo apt-get --no-install-recommends install -y \
  docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

一般权限使用docker：
sudo groupadd docker
sudo usermod -aG docker $USER

克隆代码：
git clone https://github.com/opencv/cvat
cd cvat

以下对于docker的操作慎用，会删掉所有数据样本：
删除所有dangling数据卷（即无用的Volume，僵尸文件）
docker volume rm $(docker volume ls -qf dangling=true)

删除所有dangling镜像（即无tag的镜像）
docker rmi $(docker images | grep “^” | awk “{print $3}”)

删除所有关闭的容器
docker ps -a | grep Exit | cut -d ’ ’ -f 1 | xargs docker rm

使用--filter标志来查看正在使用的卷的容器： 
docker ps -a --filter volume=my-vol

___________________________________________________

问题总结：

1. yolov5这种模型部署，docker会去下载模型，这个没法加代理，所以会很慢，前面出现过过一段时间就好了，应该是这个原因。

2. 自动标注有任何问题，直接看容器的打印，光看网页报错没有作用, docker logs nuclio-nuclio-ultralytics-yolov5

3. 出现docker.host.interl错误时，在8070端口的nuctl，暂停重启下函数，或者重新deploy函数，只是yolov5下yolov5s.pt需要很多时间

4. Error: Request failed with status code 503. "('Connection aborted.', ConnectionResetError(104--看看是不是因为在下载yolov5s.pt