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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
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CVAT_HOST=<ip> docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.override.yml -f components/serverless/docker-compose.serverless.yml down
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nuctl deploy --project-name cvat --path serverless/pytorch/ultralytics/yolov5_firesmoke_1.0/nuclio/ --volume `pwd`/serverless/common:/opt/nuclio/common --platform local
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nuctl get fu
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nuctl del <fun-name>
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nuctl del projects cvat
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nuctl create project cvat
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docker logs nuclio-nuclio-ultralytics-yolov5_firesmoke_1.0
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安装nuctl：version = 1.8.14
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wget https://github.com/nuclio/nuclio/releases/download/<version>/nuctl-<version>-linux-amd64
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sudo chmod +x nuctl-<version>-linux-amd64
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sudo ln -sf $(pwd)/nuctl-<version>-linux-amd64 /usr/local/bin/nuctl
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健康查询：
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docker exec -t cvat_server python manage.py health_check
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创建超级用户：
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docker exec -it cvat_server bash -ic 'python3 ~/manage.py createsuperuser'
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控制代码分支版本：
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CVAT_VERSION=dev docker compose up -d
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安装docker:
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sudo apt-get update
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sudo apt-get --no-install-recommends install -y \
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apt-transport-https \
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ca-certificates \
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curl \
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gnupg-agent \
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software-properties-common
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curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
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sudo add-apt-repository \
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"deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
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$(lsb_release -cs) \
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stable"
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sudo apt-get update
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sudo apt-get --no-install-recommends install -y \
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docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin
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一般权限使用docker：
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sudo groupadd docker
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sudo usermod -aG docker $USER
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克隆代码：
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git clone https://github.com/opencv/cvat
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cd cvat
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以下对于docker的操作慎用，会删掉所有数据样本：
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删除所有dangling数据卷（即无用的Volume，僵尸文件）
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docker volume rm $(docker volume ls -qf dangling=true)
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删除所有dangling镜像（即无tag的镜像）
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docker rmi $(docker images | grep “^” | awk “{print $3}”)
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删除所有关闭的容器
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docker ps -a | grep Exit | cut -d ’ ’ -f 1 | xargs docker rm
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使用--filter标志来查看正在使用的卷的容器：
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docker ps -a --filter volume=my-vol
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问题总结：
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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。
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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
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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
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4. Error: Request failed with status code 503. "('Connection aborted.', ConnectionResetError(104--看看是不是因为在下载yolov5s.pt
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