如何加速conda、docker资源下载速度

写在前面

西柚云对conda、docker以及常用安装包的静态资源进行了代理，西柚云用户可以用下面的方法来使用我们的仓库加快资源下载速度。

本教程基于Linux环境演示，计算资源不足的同学可参考：
足够支持你完成硕博生涯的生信环境
忘记宣传了，独享用户连技术支持都是独享的

RTX5090、4080S、5070显卡上机

访问链接：https://biomamba.xiyoucloud.net/

欢迎联系客服微信[Biomamba_yunying]获取帮助

如果你对下面的教程比较迷茫，那么你可以先行学习编程教程：

十小时学会Linux

生信Linux及服务器使用技巧

5.5h入门R语言

conda源

清理之前的仓库源信息

conda config --remove-key channels && conda clean -a -yconda config --remove channels defaults

添加西柚仓库源

内网（适用于大禹3.0用户）

文件浏览：http://172.16.0.43:8081/service/rest/repository/browse/conda-raw/（仅内网访问）

# 地址：http://172.16.0.43:8081/repository/conda-raw/
conda config --add channels http://172.16.0.43:8081/repository/conda-raw/pkgs/main/conda config --add channels http://172.16.0.43:8081/repository/conda-raw/cloud/conda-forge/conda config --add channels http://172.16.0.43:8081/repository/conda-raw/cloud/bioconda/conda config --set show_channel_urls yes

公网

文件浏览：http://ctcc1.xiyoucloud.pro:63333/service/rest/repository/browse/conda-raw/


# 地址：http://ctcc1.xiyoucloud.pro:63333/repository/conda-raw/
conda config --add channels http://ctcc1.xiyoucloud.pro:63333/repository/conda-raw/pkgs/main/conda config --add channels http://ctcc1.xiyoucloud.pro:63333/repository/conda-raw/cloud/conda-forge/conda config --add channels http://ctcc1.xiyoucloud.pro:63333/repository/conda-raw/cloud/bioconda/conda config --set show_channel_urls yes

HTTP静态资源代理

对常用软件的安装包进行代理，可以复制链接后直链下载
内网：http://172.16.0.43/static/
互联网：http://ctcc1.xiyoucloud.pro:63332/static/

# 下载资源wget http://ctcc1.xiyoucloud.pro:63332/static/rstudio-server-2024.04.1-748-amd64.deb

Docker仓库

编辑配置文件
配置完成，重启docker
检查是否生效

公网

sudo vim /etc/docker/daemon.json
{"registry-mirrors":["http://ctcc1.xiyoucloud.pro:63331","https://5whzerwg.mirror.aliyuncs.com","https://hub-mirror.c.163.com","https://mirror.baidubce.com"],"insecure-registries":["ctcc1.xiyoucloud.pro:63331","ctcc1.xiyoucloud.pro:63330"]}
sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart docker

拉取镜像

查看已有镜像：http://xiyoucloud.pro:63333/service/rest/repository/browse/docker-proxy/v2/

# 内网dockerpull 172.16.0.43:8082/rocker/rstudio:4.4.0
# 公网dockerpull ctcc1.xiyoucloud.pro:63331/rocker/rstudio:4.4.0
# 查看本地镜像dockerimages

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