分享一下自己将容器作为开发环境的方案

[huntzhan]

在过去几年中我需要在不同的机器上开发 Python 项目、训练模型（主要基于 torch cuda ），为了解决环境、依赖、工具差异，提升干活效率，于是自己封一个专门用于 Python 开发的 docker 镜像。在此分享给大家

典型的使用场景：

• 本地 docker run 跑起来一个独立容器环境，自动帮我配好 bash ，处理好挂载文件路径权限，处理好好 SSH agent forwarding 等常见开发问题。然后命令行测试
• 本地 /远端跑起来一个容器，然后 ssh 过去执行一些耗时较长的任务（比如训练模型）。ssh 过去后会自动进入 sreen session （这样不需要考虑什么 nohup &），且 bash 也已经配好
• 本地 /远端跑起来一个容器，然后 vscode ssh remote 过去，容器内部已经装好常见 Python 插件，且 bash 也已配好

传送门： https://github.com/vkit-x/wden

[codehz]

@huntzhan （没有的，走的是 docker 内置的通讯方式（（开一个 unix socket 挂载共享进去（

[huntzhan]

@codehz 有趣，有空研究一下。不过如果是 docker context ，感觉不太合适，毕竟每一台新机器都要配一次，不如直接 ssh 过去