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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在构建镜像的dockerfile文件中安装pip依赖包，例如安装Flask依赖包。 # 配置华为云的源，安装 python、python3-pip 和 Flask RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \ sed -i "s@http://

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制作自定义镜像 Step6 上传镜像至SWR服务 Step7 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已 注册华为账号 并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例

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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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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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ker中获取镜像源（虚拟机内需要配置网络才可查询）。查询镜像源命令： docker search ubuntu 将ubuntu镜像pull到本地： docker pull ubuntu 镜像pull到本地后可以通过以下命令查询到: docker image ls 如果您使用本地d

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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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8-2.0.3.0-LTS 安装MLNX_OFED 以Ubuntu18.04的容器镜像为例，安装MLNX_OFED 4.9-6.0.6.0-LTS的Dockerfile示例如下。 Dockerfile中涉及文件下载，构建容器镜像的主机要求能够连通公网。 FROM nvidia/cuda:11

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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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制作云应用基础镜像 操作场景 该任务指导用户制作云应用私有镜像。 前提条件 已获取用户登录管理控制台的帐号名和密码。 操作步骤 登录云服务器控制台。 在左侧列表中选择“弹性云服务器”。 在待制作镜像的云服务器所在行，选择“更多 > 镜像/备份 > 创建镜像”。 在“创建私有镜像”页面，按照提示配置参数。

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查询基础镜像（第三方镜像可跳过此步骤） ModelArts提供的公共镜像，请参考Notebook基础镜像列表，根据预置镜像的引擎类型在对应的章节查看镜像URL。 制作新镜像 连接容器 镜像服务 。 登录容器镜像服务控制台。 选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。

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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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，请参考本案例。 创建E CS 服务器 登录ECS控制台，购买弹性云服务器，镜像选择公共镜像，推荐使用ubuntu18.04的镜像；系统盘设置为100GiB。具体操作请参考购买并登录弹性云服务器。 图1 选择镜像和磁盘 购买弹性公网IP并绑定到弹性云服务器。具体操作请参考配置网络。 配置VM环境

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nitramfs镜像文件也能正常启动。但华为云平台服务器，缺少initrd或initramfs镜像文件，会导致启动失败。 Initrd和Initramfs镜像文件作用基本相同，都是为系统提供内核启动需要的驱动。 不同操作系统，使用的镜像文件不同，例如：Ubuntu操作系统使用的是

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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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图1 下载驱动 参考如下Dockerfile中，以在容器镜像中安装infiniband驱动。 USER root # copy MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64.tgz to docker image RUN tar xzvf

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资源和成本规划 表1 基础资源清单 云服务 规格 数量 计费模式 可选/必选 参考价格（基础配置） 虚拟私有云 VPC 包含两个子网的虚拟公有云，其中一个私有子网 1 按需 必选 0.00 弹性公网IP EIP 带宽费用: 独享 | 静态BGP | 按流量计费 | 100Mbps

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self-define-images/ --Dockerfile --test_app.py “Dockerfile” From ubuntu:18.04 # 配置华为云的源，安装 python、python3-pip 和 Flask RUN cp -a /etc/apt/sources.list

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self-define-images/ --Dockerfile --test_app.py “Dockerfile” From ubuntu:18.04 # 配置华为云的源，安装 python、python3-pip 和 Flask RUN cp -a /etc/apt/sources.list

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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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