1. Docker 基础：简介、安装与配置

大家好，欢迎来到这门课。

开始之前，我想先聊聊为什么我们非要用 Docker 来跑 AlphaFold。说白了，生物信息学软件的环境依赖是出了名的“坑”。Python 版本、CUDA 版本、cuDNN 版本、系统库的 ABI 兼容性……稍微搭错一步，可能就要浪费一整天重装系统。我早期做蛋白质结构预测时，就在 Ubuntu 18.04 和 20.04 之间来回折腾过，编译 OpenMM 总是报错，后来发现是 glibc 版本不对。从那以后，但凡涉及多依赖的科研软件，我第一反应就是——扔进容器。

这一章，我们先打好地基。我个人习惯把 Docker 看作一个“轻量级虚拟机”，但它比虚拟机快得多，因为它共享宿主机的内核。你想想看，一个容器启动也就是毫秒级的事儿。

本章核心目标：让你在自己的电脑上装好 Docker，完成核心配置，并理解镜像、容器和仓库这三个最基础的概念。这样我们才能在后续章节里顺利把 AlphaFold 的整个环境“装进盒子”。

1.1 Docker 是什么？

Docker 是一个开源的容器化引擎。它的工作逻辑很简单：

  • 镜像（Image）：一个只读的模板，里面包含了运行应用所需的一切——代码、运行时、系统工具、库、配置。可以理解成一个“快照”。
  • 容器（Container）：镜像的运行实例。你可以启动、停止、删除它。它就像从镜像这个“类”里 new 出来的“对象”。
  • 仓库（Registry）：存放镜像的地方。最常用的是 Docker Hub，里面已经有官方维护的 AlphaFold 镜像。

我举个例子吧。镜像就像你下载的一个游戏 ISO 文件，容器就是你用这个 ISO 加载并运行起来的游戏进程。进程之间相互隔离，共享宿主机内核，但看起来每台“机器”都是独立干净的。

给我的学生一个小提示：如果你曾经用过 Anaconda 的虚拟环境，那 Docker 的隔离性比 conda 要彻底得多。conda 只隔离 Python 包，Docker 隔离的是整个文件系统和进程空间。

1.2 核心概念与架构

这章的知识体系，我习惯用一张图来说明白。你看下面的架构：

Docker 核心知识体系 Docker 引擎 (daemon) 镜像 (Image) 只读模板 分层存储 容器 (Container) 运行实例 可读写层 仓库 (Registry) 镜像分发 Docker Hub 操作系统层：Linux / Windows WSL2 / macOS 核心工作流： 1. 从仓库拉取或构建一个镜像 2. 基于这个镜像启动一个容器 3. 在容器内运行 AlphaFold 或其他应用 4. 容器停止后，修改丢失；需要持久化时挂载数据卷

你看到了，Docker 引擎是核心，它负责管理镜像的拉取、容器的启停、网络和存储的分配。镜像和容器的关系是“类与对象”，仓库则是“软件包管理器”的服务器端。

1.3 在 Linux 上安装 Docker

我绝大多数线下项目都在 Linux 上跑，所以咱们优先讲 Linux。Ubuntu 是最常见的发行版。这里我直接贴命令，你复制粘贴就行。

第一步：卸载旧版本（如果有的话）

sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc

第二步：设置仓库

sudo apt-get update
sudo apt-get install ca-certificates curl gnupg lsb-release
sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

第三步：安装 Docker 引擎

sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

装完以后，验证一下：

sudo docker run hello-world

如果你看到了 Docker 的欢迎信息，那就说明安装成功了。我在项目里遇到新手经常卡在这一步——没加 sudo 权限，或者仓库源没加对。记住，apt-get update 一定要在改完源之后重新执行一次。

1.4 在 Windows 上安装 Docker

Windows 平台我建议走 WSL2 路线。Docker Desktop 最新版已经强制依赖 WSL2 了，所以你要先装好 WSL。

我个人的做法是这样的：

  1. 以管理员身份打开 PowerShell。
  2. 执行 wsl --install，这会默认安装 Ubuntu。
  3. 重启电脑，从 Docker 官网下载 Docker Desktop for Windows。
  4. 安装时勾选“Use WSL 2 based engine”。
  5. 安装完成后，在设置里把默认 WSL 发行版指向你的 Ubuntu 实例。

警告：千万别在 Windows 上直接装 Docker Toolbox 那种老古董了。它用的是 VirtualBox，性能差，网络配置也麻烦。现在 WSL2 就是标准答案。

1.5 在 macOS 上安装 Docker

macOS 相对简单。去 Docker Hub 下载 Docker.dmg，拖到 Applications 里就行。不过有两个注意事项：

  1. Apple Silicon（M1/M2） 的用户，务必下载“Apple Chip”版本的 Docker Desktop。早期的 x86 镜像在 ARM 上可能跑不起来，但好在 AlphaFold 官方镜像已经支持多架构了。
  2. 资源限制：Docker 在 macOS 上默认跑在轻量虚拟机里。我建议你给 Docker 至少分配 4 核 CPU 和 8GB 内存。因为 AlphaFold 在跑推理时对显存和内存要求都很高。

1.6 安装后的基础配置

装好只是第一步。接下来这几项配置，我强烈建议你立刻做，不然以后会踩坑。

1.6.1 用户组配置（Linux）

每次敲 sudo docker 确实烦人。我们把自己加到 docker 组里，就能省掉 sudo 了。

sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker
docker run hello-world

这里要注意：加完组后需要重新登录才能生效。我曾经见过有人忘了重新登录，然后一直报权限错误，折腾了半天。

安全提醒：把用户加入 docker 组等于给了这个用户 root 权限。因为 docker 组用户可以通过 docker run -v /:/host 挂载宿主机根目录。生产环境慎用。

1.6.2 镜像加速器配置

国内拉 Docker Hub 的镜像有时慢得让人崩溃。我习惯配置一个加速器。这里以阿里云的为例：

sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["https://你的加速ID.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

你可以去各大云厂商的容器服务里申请一个加速器地址。腾讯云、华为云、网易也都提供。配置完以后，拉镜像的速度会从几十 KB/s 提升到几 MB/s。

1.6.3 数据持久化目录准备

AlphaFold 的模型参数文件有好几个 GB，每次启动容器都重新下载太慢了。我习惯在宿主机上建立一个数据目录，然后挂载到容器里。

mkdir -p ~/alphafold/data
mkdir -p ~/alphafold/output

这个目录在后面的章节里我们会反复用到。好了，到这里 Docker 的基础环境就搭建完毕了。

版本选择建议：我目前推荐 Docker Engine 24.x 或 Docker Desktop 4.25+。太老的版本在 GPU 支持上可能有兼容性问题。AlphaFold 需要 CUDA 11+，所以 Docker 版本别太旧。

快速检查清单

检查项 验证命令 预期结果
Docker 版本 docker version 显示 Client 和 Server 版本
无需 sudo docker ps 显示空列表，无权限报错
镜像加速生效 docker info | grep Mirrors 显示加速器地址
数据目录 ls ~/alphafold/data 目录存在且可写
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