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服务端

拉取PyPIServer镜像

docker pull pypiserver/pypiserver:latest

部署PyPIServer

  • 只用于客户端下载（用作缓存加速） 
    docker run -d --restart=always --name pypiserver -p 8080:8080 \
  -v /data/pypi-packages/:/data/packages \
  pypiserver/pypiserver:latest
  • 客户端不仅可以下载还可以上传（当我们自己开发了Python的软件时） 
    #创建用户名和密码
sudo apt install apache2-utils -y
sudo mkdir /data/pypi-packages
sudo htpasswd -sc /data/pypi-packages/htpasswd.txt wjj
#当您需要再创建用户名时就不需要加参数 -c
sudo htpasswd -s /data/pypi-packages/htpasswd.txt test
#容器部署
docker run -d --restart=always --name pypiserver -p 8080:8080 \
  -v /data/pypi-packages/:/data/packages \
  pypiserver/pypiserver:latest -P /data/packages/htpasswd.txt

下载软件包到私有存储库（局域网内加速）

sudo pip3 download -d /data/pypi-packages/ tensorflow -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
sudo pip3 download -d /data/pypi-packages/ -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

客户端

使用私有存储库安装软件包

  • 配置 pip.conf 
    nano ~/.config/pip/pip.conf

    [global]
index-url = http://172.16.33.174:8080/simple/
extra-index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host = 172.16.33.174
  • 安装 
    pip3 install tensorflow

    Looking in indexes: http://172.16.33.174:8080/simple/, https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
Collecting tensorflow
Downloading http://172.16.33.174:8080/packages/tensorflow-2.4.0-cp38-cp38-manylinux2010_x86_64.whl (394.8 MB)

上传开发的软件包到私有存储库

  • 配置 .pypirc 
    nano ~/.pypirc

    [distutils]
index-servers =
local
[local]
repository: http://172.16.33.174:8080
username: wjj
password: 123456
  • 上传 
    pip3 install twine
twine upload onnxruntime_gpu-1.6.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl -r local
twine upload onnxruntime_gpu-1.6.0-cp38-cp38-linux_x86_64.whl --repository-url http://172.16.33.174:8080/

参考资料