xczh/c9

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C9 WebIDE 提示：由于上游c9/core被Amazon收购，开源项目停止维护，因此本项目也不再维护。上游项目使用的npm包大多已经过时，可能存在安全隐患；代码提示插件使用的Python2也将于2020年1月停止官方支持。若您仍然使用本项目构建的IDE镜像，建议仅部署在内网等安全可信区域。 建议使用Microsoft VSCode的网页版code-server作为替代。 可在浏览器中写代码的IDE，cloud9 WebIDE的Docker容器包装，享受云端coding的乐趣~ 自动构建：DockerHub 支持TAG: ubuntu-1810：支持CPU的版本，基于Ubuntu 18.10 ubuntu-1804：支持CPU的版本，基于Ubuntu 18.04(LTS) ubuntu-1604：支持CPU的版本，基于Ubuntu 16.04(Old-LTS) nvidia-cu101-cudnn7：支持GPU的版本，基于Ubuntu 18.04(LTS)+CUDA10.1+CuDNN7 nvidia-cu100-cudnn7：支持GPU的版本，基于Ubuntu 18.04(LTS)+CUDA10.0+CuDNN7 nvidia-cu90-cudnn7：支持GPU的版本，基于Ubuntu 18.04(LTS)+CUDA9.0+CuDNN7 # 使用CPU版本 $ sudo docker pull xczh/c9:ubuntu-1804 # 使用GPU版本 $ sudo docker pull xczh/c9:nvidia-cu90-cudnn7 Tips: CUDA 10.0以上需要nvidia-docker 2，不再支持nvidia-docker 1.x 使用不同的GPU版本对驱动程序的版本要求不同，参见这里 与官方版本相比的新增特性： 基于Ubuntu，内置基本构建工具链支持 默认已设置好时区（Asia/Shanghai） 解决官方版本命令行不能支持中文的Bug 内置C/C++/python2/python3/nodejs/php/golang编程语言支持 内置一系列helper工具，极大方便云端开发与集成 全面兼容nvidia-docker，使用GPU构建深度学习开发环境 Maintainers xczh [[email protected]] 使用说明 工作目录 /workspace 该目录为数据卷Volume，请在此目录下开发。此目录之外的其他目录将不会被持久化，数据将会在容器删除后丢失。 用户自定义初始化脚本 /workspace/.c9/user.init 若此文件存在并且可执行(chmod a+x)，则将在开启新容器时自动执行，你可以在这里指定你的工作环境初始化工作~ 快捷指令 ide-* 系列工具 （使用tab键获得提示） open命令。用于在终端中打开/workspace和/root目录下的文件，参数--pipe试一试有惊喜哦~ 运行指南 建议你使用deploy/cpu-template.sh和deploy/gpu-template.sh修改后运行容器。 # CPU版本运行示例 # # EXTERNAL_PORT: （可选）用于映射容器端口，使得外部网络可访问 # SYS_PTRACE权限用于容器内GDB调试，如果不需要使用GDB无需添加此项权限 # 80为IDE内部HTTP(S)服务监听端口 # 22为IDE内部SSHD服务监听端口 # 如需启用HTTPS，添加-v /path/to/cert-key-bundle.pem:/etc/ssl/private/certkey.pem:ro $ sudo docker run -d --restart=unless-stopped \ --name ${container_name} \ --hostname ${container_hostname} \ --cap-add SYS_PTRACE \ -v ${path_to_workspace}:/workspace \ -e C9_AUTH=root:${password} \ -p 10080:80 \ -p 10022:22 \ xczh/c9:ubuntu-1804 # GPU版本运行示例 # $ sudo nvidia-docker run -d --restart=unless-stopped \ --name ${container_name} \ --hostname ${container_hostname} \ --cap-add SYS_PTRACE \ -v ${path_to_workspace}:/workspace \ -e C9_AUTH=root:${password} \ -p 10080:80 \ -p 10022:22 \ xczh/c9:nvidia-cu90-cudnn7 现在，访问http(s)://<host-ip>:10080试试~ Tips: GPU版本IDE内可执行nvidia-smi命令查看GPU状态