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如何自动从系统中删除中间阶段Docker容器？

自动删除中间阶段的Docker容器可以通过以下步骤实现：

在Dockerfile中使用多阶段构建：多阶段构建是一种在单个Dockerfile中定义多个构建阶段的方法。可以使用不同的基础镜像和构建命令来分别构建中间阶段和最终阶段的容器。在构建最终阶段容器时，可以通过COPY命令从中间阶段容器中复制所需的文件，而无需保留中间阶段容器。
使用Docker的--rm标志：在运行中间阶段容器时，可以使用--rm标志告诉Docker在容器停止后自动删除容器。例如，可以使用以下命令运行中间阶段容器：
使用Docker的--rm标志：在运行中间阶段容器时，可以使用--rm标志告诉Docker在容器停止后自动删除容器。例如，可以使用以下命令运行中间阶段容器：
这样，在容器停止后，Docker会自动删除该容器，无需手动清理。
使用Docker的自动清理功能：Docker提供了一些自动清理功能，可以定期清理不再使用的容器、镜像和其他资源。可以通过配置Docker的垃圾回收机制来启用自动清理功能。具体的配置方法可以参考Docker官方文档。

总结起来，自动删除中间阶段的Docker容器可以通过使用多阶段构建、使用--rm标志运行容器以及配置Docker的自动清理功能来实现。这样可以避免手动清理容器，提高开发效率和资源利用率。

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腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE）：提供高度可扩展的容器化应用管理平台，支持自动伸缩、负载均衡等功能。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，可用于部署和运行Docker容器。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云原生应用平台（Tencent Cloud Native Application Platform，TCAP）：提供全面的云原生应用开发、部署和管理解决方案。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tcap

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一篇文章学会Docke

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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2018 年底，vivo AI 研究院为了解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点，着手建设 AI 计算平台。经过两年的持续迭代，平台建设和落地取得了很大进展，成为 vivo AI 领域的核心基础平台。平台从当初服务深度学习训练为主，到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块，对外提供模型训练、模型推理和容器化能力。VContainer 是计算平台的底座，基于 Kubernetes 构建的容器平台，具备资源调度、弹性伸缩、零一混部等核心能力。

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