GP Vnt1裸金属服务器支持的镜像详情 GP Vnt1规格在北京四、北京一和上海一虽然规格相同，但是产品的配置、发布时间都存在很大差异，因此镜像不能共用。 镜像1：Ubuntu18.04 纯净版（仅限于北京四） 镜像名称：Ubuntu-18.04-server-64bit-for-Vnt1-BareMetal

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用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像。统一镜像中的安装包更齐全，详细信息可以参见推理基础镜像列表。 推荐将旧版镜像切换为统一镜像，旧版镜像后续将会逐渐下线。

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训练基础镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表

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最佳实践 说明 使用主机迁移服务（SMS）迁移服务器 介绍如何使用SMS服务将其他云服务器迁移至同地区或跨地区的华为云耀云服务器L实例。 使用Windows Server系统镜像搭建跨境电商网站 以Windows Server 2016系统镜像为例，介绍如何搭建电商店铺管理环境。 使用WordPress快速搭建网站

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x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。

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Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04，tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：tensorflow2

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x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。

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如果验证自定义镜像功能成功，结果如下图所示。 图3 校验接口 上传自定义镜像至SWR服务。上传镜像的详细操作可参考如何登录并上传镜像到SWR。 完成自定义镜像上传后，您可以在“容器镜像服务>我的镜像>自有镜像”列表中看到已上传镜像。 将自定义镜像创建为AI应用 参考从容器镜像中选择元模型导入元模型，您需要特别关注以下参数：

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如果验证自定义镜像功能成功，结果如下图所示。 图3 校验接口 上传自定义镜像至SWR服务。上传镜像的详细操作可参考如何登录并上传镜像到SWR。 完成自定义镜像上传后，您可以在“容器镜像服务>我的镜像>自有镜像”列表中看到已上传镜像。 将自定义镜像创建为AI应用 参考从容器镜像中选择元模型导入元模型，您需要特别关注以下参数：

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openssh-server nginx python3 rpm screen tar tmux unzip vim wget zip 镜像二：mindspore1.7.0-py3.7-ubuntu18.04 表2 mindspore1.7.0-py3.7-ubuntu18.04镜像介绍 AI引擎框架

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1-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 表1 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04镜像介绍 AI引擎框架 是否使用 GPU （CUDA 版本） URL 包含的依赖项

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64bit Ubuntu 18.04.1 Server 64bit Ubuntu 18.04 Server 64bit Ubuntu 16.04.6 Server 64bit Ubuntu 16.04.5 Server 64bit Ubuntu 16.04.4 Server 64bit

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乌兰察布一、华北-北京四 Ubuntu 镜像名称：Ubuntu 18.04 64bit with ARM 更新网卡多队列 优化内核参数 升级内核，修复安全漏洞 使用chrony服务，禁用ntp服务 配置DNS选项 内核版本：4.15.0-70-generic 发布区域：中国-香港

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ma/customize_from_ubuntu_18.04_to_modelarts/Dockerfile”为Dockerfile文件所在路径，“notebook_test/my_image:0.0.1”为构建的新镜像的SWR路径。 父主题： ma-cli image镜像构建命令

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训练基础镜像详情（Horovod） 介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud

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推理基础镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10

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Notebook自定义镜像约束 制作自定义镜像时，Base镜像需满足如下规范： 可以基于开发环境提供的预置镜像为Base镜像制作自定义镜像。 基于昇腾、Dockerhub官网等官方开源的镜像制作，开源镜像需要满足如下操作系统约束： x86：Ubuntu18.04、Ubuntu20.04 ARM：Euler2

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训练基础镜像详情（TensorFlow） 介绍预置的TensorFlow镜像详情。 引擎版本：tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip

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6 Server 64bit、Ubuntu 16.04.5 Server 64bit、Ubuntu 16.04.4 Server 64bit、Windows Server 2019 Standard 64bit、Windows Server 2019 Datacenter 64bit、NeoKylin

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训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/pytorch_1_8:train-pytorch_1

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编写高效的Dockerfile 本章基于容器镜像服务实践所编写，将一个单体应用进行容器改造为例，展示如何写出可读性更好的Dockerfile，从而提升镜像构建速度，构建层数更少、体积更小的镜像。 下面是一个常见企业门户网站架构，由一个Web Server和一个数据库组成，Web Server

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