n:0.0.1。 docker build -t koyha_ss-train:0.0.1 . Step4 启动镜像 启动容器镜像。启动前可以根据实际需要增加修改参数，Lora微调启动单卡，finetune微调启动八卡。 docker run -itd --name sdxl-train

查看更多 →

： 启动命令：启动命令对应于Docker的ENTRYPOINT启动命令，应用组件将会以该启动命令启动。 启动后处理：应用组件启动后触发。 停止前处理：应用组件停止（Terminated）前触发，应用组件因执行结束正常退出（Completed）时不会触发此命令。 设置组件启动命令和生命周期

查看更多 →

js项目，本案例采用本地运行Docker node:18.15.0镜像的方式，同样适用于其他Linux系统。关于Docker镜像和Linux操作系统的使用并非本案例主要内容，不做过多赘述。 启动Docker容器并进入code目录（原生Linux系统忽略）。 docker run -it --network=host

查看更多 →

ip_forward Step2 启动镜像 获取基础镜像。建议使用官方提供的镜像。镜像地址{image_url}参见获取软件和镜像。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -it

查看更多 →

ip_forward 构建自定义镜像。 基于官方提供的基础镜像构建自定义镜像sdxl-train:0.0.1。参考如下命令编写Dockerfile文件。镜像地址{image_url}请参见获取软件和镜像。 FROM {image_url} RUN mkdir /home/ma-user/sdxl-train

查看更多 →

-fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 如果docker images命令可以执行成功，表示Docker已安装，此步骤可跳过。 执行如下命令确认Docker Engine版本。 docker version | grep

查看更多 →

${base_image}为基础镜像地址。 ${image_name}为推理镜像名称，可自行指定。 运行完后，会生成推理所需镜像。 Step5 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示，启动成功会有对应的docker id生成，并且不会报错。

查看更多 →

如何解决Docker客户端push镜像失败的问题 问题描述 在后台Docker登录成功以后，使用Docker客户端上传镜像包时，例如执行如下命令上传： docker push 10.125.54.133:20202/test1/busybox:latest 10.125.54.1

查看更多 →

步骤八 启动scheduler实例 建议在PD服务（即全量推理和增量推理服务）启动后，再启动scheduler服务。 启动scheduler容器。启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示，启动成功会有对应的docker id生成，并且不会报错。

查看更多 →

containerId}需要替换为告警中提到的容器ID。 节点使用docker运行时： docker rm {containerId} 节点使用containerd运行时： crictl rm {containerId} 删除问题容器后，kubelet下次回收镜像可以正常进行。 父主题：

查看更多 →

ip_forward 步骤二 获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --net=host

查看更多 →

获取docker login指令 功能介绍 获取docker login指令 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}

查看更多 →

配置后重启服务生效。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介

查看更多 →

18.04的官方镜像，或者nvidia官方提供的带cuda驱动的镜像。相关镜像直接到dockerhub官网查找即可。 构建流程：安装所需的apt包、驱动，配置ma-user用户、导入conda环境、配置Notebook依赖。 推荐使用Dockerfile的方式构建镜像。这样既满足d

查看更多 →

步骤八 启动scheduler实例 建议在PD服务（即全量推理和增量推理服务）启动后，再启动scheduler服务。 启动scheduler容器。启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示，启动成功会有对应的docker id生成，并且不会报错。

查看更多 →

Step8 启动scheduler实例 建议在PD服务（即全量推理和增量推理服务）启动后，再启动scheduler服务。 启动scheduler容器。启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示，启动成功会有对应的docker id生成，并且不会报错。

查看更多 →

install diffusers==0.21.2 Step6 启动训练服务 执行如下命令启动训练脚本diffusers_lora_train.sh。 cd /home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code sh diffusers_lora_train

查看更多 →

Step2 启动镜像 获取基础镜像。建议使用官方提供的镜像。镜像地址{image_url}参见获取镜像。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。推理默认使用单机单卡。 docker run

查看更多 →

--number 10 USER root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-hard-mining:0.1 本地调试 运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run -v ${HOME}/tmp/output:/tmp/output

查看更多 →

应用的参数和镜像启动命令如何设置？ 创建应用时，需要设置应用的输入、输出参数和镜像的启动命令。需要您熟悉所制作的生物信息学软件的使用并具备一定的开发经验。 例如，设置FastQC应用的参数和镜像启动命令时，首先通过阅读FastQC介绍和FastQC命令说明了解软件的使用。并依照F

查看更多 →

ip_forward 步骤二：获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三：启动容器镜像 启动容器镜像，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd \ --

查看更多 →