docker 如何在后台运行一个实例命令
使用命令docker run 后加-d参数。
docker命令行接口有哪些类型
docker官方主要有三大对外api：
Docker Registry API
Docker Hub API
Docker Remote API
1. Docker Registry API
这个是docker镜像仓库的api，通过操作这套API，你可以自由的自动化、程序化的管理你的镜像仓库。
2. Docker Hub API
Docker Hub API是用户管理操作的API，docker hub是使用校验和公共 namespaces 的方式来存储账户信息、认证账户、进行账户授权。API同时也允许操作相关的用户仓库和 library 仓库。
3. Docker Remote API
这套API用于控制主机 Docker 服务端的 API，等价于 docker命令行客户端。 有了它，你能远程操作docker容器，更重要的是你可以通过程序自动化运维docker进程。
docker和nvidia-docker区别
Docker是一种容器化技术，用于创建和管理容器化应用程序。它提供了一种轻量级、可移植和可扩展的方式来打包、分发和运行应用程序。
而nvidia-docker是在Docker的基础上进行了扩展，使得Docker能够与NVIDIA GPU一起使用。
它提供了一个额外的运行时环境和工具，使得在容器中使用GPU变得更加简单和高效。
通过nvidia-docker，开发人员可以在容器中运行需要GPU加速的应用程序，而无需在主机上安装和配置额外的驱动程序和库。
这使得在机器学习、深度学习和其他GPU密集型任务中使用Docker变得更加方便和灵活。
用法不同，docker和nvidia-docker区别是用法不同，
通俗解释，Docker就像是一个“容器”，可以把软件及其依赖打包在一起，形成一个独立的、可移植的应用环境。这个容器可以在不同的计算机上运行，而不需要担心环境配置的问题。
就好像把一个应用程序放进一个箱子里，无论放到哪里，只要有Docker的支持，就可以运行起来。这样可以方便开发者将应用程序快速部署、交付和运行，提高开发效率和应用的可移植性。
同时，Docker还能够实现资源的有效利用，提供更高的系统性能和稳定性。
Docker和NVIDIA-Docker是两种不同的容器化技术。
NVIDIA-Docker相比于Docker在支持GPU加速方面更加优秀。
NVIDIA-Docker是在Docker的基础上进行了扩展，专门针对使用NVIDIA GPU的应用进行优化。
它通过与NVIDIA驱动程序的集成，实现了对GPU资源的直接访问和管理，从而提供了更高效的GPU加速能力。
而普通的Docker在默认情况下并不支持GPU加速，需要额外的配置和插件才能实现。
NVIDIA-Docker的优势在于能够更好地支持深度学习、机器学习等需要大量计算资源的应用。
通过使用NVIDIA-Docker，可以方便地在容器中运行使用GPU的应用程序，提高计算速度和效率。
而对于一些不需要GPU加速的应用，普通的Docker已经足够满足需求。
因此，在选择使用哪种容器化技术时，需要根据具体应用场景和需求来决定。
到此，以上就是小编对于docker常用命令大全的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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