训练专属预置镜像列表 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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vim一个Dockerfile，如果使用的基础镜像是ModelArts提供的公共镜像，Dockerfile的具体内容可参考Dockerfile文件（基础镜像为ModelArts提供）。 如果使用的基础镜像是第三方镜像（非ModelArts提供的公共镜像），Dockerfile文件中需要添加u

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。自定义镜像需上传至容器 镜像服务 （SWR），才能用于ModelArts Standard上训练。 自定义镜像的启动命令规范 用户遵循ModelArts镜像的规范要求制作镜像，选择自己的镜像，并且通过指定代码目录（可选）和启动命令的方式来创建的训练作业。 图1 创建训练作业选择自定义方式

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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

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执行如下命令在用户运行的Conda环境下查找modelarts.pth。 # /home/ma-user/anaconda3指用户的python环境 find /home/ma-user/anaconda3 -name modelarts.pth 执行如下命令删除用户使用的python环境中的modelarts

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re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。 您可以参考如下步骤基于训练基础镜像来构建新镜像。 安装Docker。如果docker images命令可以执行成功

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客户端上传镜像，是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的E CS 或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区

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客户端上传镜像，是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区

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PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception” 问题现象 在使用PyTorch1.0镜像时，必现如下报错： “RuntimeError: std:exception” 原因分析 PyTorch1.0镜像中的libmkldnn软连接与原生torch的冲突，具体可参看文档。

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openssh-server openssh-sftp-server openssl protobuf-compiler redis-server redis-tools rpm tar tofrodos unzip vim wget zip zlib1g-dev ... 推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU）

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/home/ma-user/anaconda3 PyTorch-1.8 /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8 python-3.7.10 * /home/ma-user/anaconda3/envs/python-3

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在ModelArts使用自定义镜像创建训练作业时如何激活conda环境？ 由于训练作业运行时不是交互式的shell环境，因此无法直接使用“conda activate”命令激活指定的conda环境。但是，在自定义镜像中可参考以下命令激活conda环境： source /home/ma-user/anaconda3/etc/profile

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下选择“Terminal”。 图1 选择Terminal 下载和安装Anaconda。 获取Repository和Anaconda安装包。 Repository: https://repo.anaconda.com/archive/index.html Anaconda Installer:

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创建Notebook实例 注册镜像。登录ModelArts控制台，在左侧导航栏选择“镜像管理”，进入镜像管理页面。单击“注册镜像”，镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可，或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册，类型加上“GPU”，如图1所示。 图1 注册镜像 登录Mo

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启动方式：选择“自定义”。 镜像：选择上传的自定义镜像。 启动命令： ln -s /home/ma-user/work/coco /home/ma-user/coco && cd /home/ma-user/work/code/YOLOX/ && /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/pip

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/home/ma-user/anaconda3 TensorFlow-2.1 /home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1 my-env /home/ma-user/anaconda3/envs/my-env

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客户端上传镜像，是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区

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捷的使用公共镜像或者市场镜像申请云耀云服务器。例如，您可以选择包含特定的应用程序是网站或Web服务的市场镜像，您通过这个镜像创云耀云服务器之后，您的Web服务器将启动。 了解更多镜像相关内容，请参考镜像服务。 公共镜像与市场镜像 云耀云服务器的镜像分公共镜像和市场镜像两种。 表1

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镜像 简介 用户可以通过华为云镜像仓库服务SWR或者第三方镜像仓库来管理业务镜像。本章节将介绍CCE+bursting插件场景中，涉及到镜像相关的使用场景及用法。通过阅读本章用户可以在CCE+bursting插件场景中： 使用SWR拉取用户业务镜像 使用第三方镜像拉取用户业务镜像

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--node_rank=$NODE_RANK \ --nproc_per_node=$NGPUS_PER_NODE \ --master_addr=$MASTER_ADDR \ --master_port=$MASTER_PORT \ --use_env \ $PYTHON_SCRIPT

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创建方式：选择“自定义算法”。 启动方式：选择“自定义”。 镜像：选择上传的自定义镜像。 启动命令： cd /home/ma-user/work/code/Swin-Transformer && /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/pip install

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