nux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。 安装Docker。 以Linux aarch64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。

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nux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。 安装Docker。 以Linux aarch64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。

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发布区域：所有 Ubuntu 镜像名称： Ubuntu 16.04 server 64bit Ubuntu 18.04 server 64bit Ubuntu 20.04 server 64bit 升级系统内核版本，修复安全漏洞 更新一键密码重置插件 内核版本： Ubuntu 16.04：4

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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E CS 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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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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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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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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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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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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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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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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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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配置ubuntu源成功，运行 sudo apt-get update, 仍然访问其他镜像源 问题现象 报错信息如下： 处理方法 请检查是否配置了多个ubuntu镜像源。 镜像源配置可能的位置为“/etc/apt/sources.list ” ，或“/etc/apt/sources

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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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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： 使用ma-cli image构建镜像

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Flexus L实例 及X实例支持哪些类型的镜像？ 不同的云服务器类型支持的镜像类型不同。 云服务器类型 支持的镜像 L实例 系统镜像：Huawei Cloud EulerOS、CentOS、Ubuntu、Windows Server 。 应用镜像：企业建站系统Wordpress、Li

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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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不建议把数据、代码放到容器镜像里。因为对应内容应该是经常变动的，会导致频繁的容器镜像构建操作。 不建议在容器内再创建多个conda env。因为容器已经能满足隔离需求，没有必要再通过conda env做隔离。 本教程通过打包conda env来构建环境，也可以通过pip install、conda

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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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“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 Step5 制作自定义镜像 目标：构建安装好如下软件的容器镜像，并使用ModelArts训练服务运行。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 mlnx ofed-5

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