容器镜像服务 SWR

华为云容器镜像服务(SoftWare Repository for Container)是一种支持容器镜像全生命周期管理的服务,提供简单易用、安全可靠的镜像管理功能,帮助用户快速部署容器化服务。

 
 

    Docker镜像构建配置 更多内容
  • 编写高效的Dockerfile

    则镜像中依然会包含该文件,只是这个文件在Docker容器中不可见。 将变化频率一样的指令合并在一起,目的是为了更好的将镜像分层,避免带来不必要的成本。如本例中将node.js安装与npm模块安装放在一起的话,则每次修改源代码,都需要重新安装node.js,这显然不合适。 FROM

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  • ERROR6103 Docker Cgroup Driver参数配置错误

    ERROR6103 Docker Cgroup Driver参数配置错误 错误码说明 Docker的Cgroup Driver参数配置错误。 可能原因 IEF只支持Docker的Cgroup Driver参数配置为cgroupfs。 处理措施 执行如下命令,检查Docker当前配置: docker

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  • 如何制作Docker镜像?

    自己制作Docker镜像,主要有两种方法:制作快照方式获得镜像(偶尔制作的镜像):在基础镜像上,比如Ubuntu,先登录镜像系统并安装Docker软件,然后整体制作快照。Dockerfile方式构建镜像(经常更新的镜像):将软件安装的流程写成DockerFile,使用Docker build构建成Docker镜像。如果后续镜像没有变化,可

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  • 准备Docker环境和镜像

    的IP地址。 安装Docker环境。 参考安装Docker Engine,为本地PC安装Docker。 参考安装Docker Engine和安装Docker Compose为ELK所部署 服务器 安装DockerDocker Compose。 参考安装Docker Compose

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  • 原生Docker应用接入APM

    如果有一个已部署Java应用的镜像,可以在原生docker启动命令中添加java探针所需参数,启动镜像即可将Java应用接入APM,即可在拓扑、事务界面上查看应用情况。已在Docker中部署Java应用。请参考开通和购买。获取AK/SK。登录 应用性能管理 。在左侧导航栏中选择“采集管理 > Agent管理”。单击“安装ICAgent”,选择

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  • 通过Docker命令操作镜像

    通过Docker命令操作镜像 图形化构建 在配置构建步骤中,添加“执行Docker命令”构建步骤,参考表1配置参数。 表1 执行Docker命令参数说明 参数 说明 步骤显示名称 构建步骤的名称,可自定义修改。 支持中文、英文、数字、“-”、“_”、英文逗号、英文分号、英文冒号、“

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  • 设置组件启动命令和生命周期

    设置组件启动命令和生命周期 选择“容器配置”。 单击“启动命令”,设置容器“运行命令”和“运行参数”。 Docker的镜像拥有存储镜像信息的相关元数据,如果不设置“生命周期”命令和参数,应用运行时将运行镜像制作时提供的默认的命令和参数,Docker将这两个字段定义为“Entrypoint”和 “

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  • 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU)

    x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 如果docker images

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  • 准备镜像环境

    如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装dockerdocker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64

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  • 使用Docker run运行容器

    使用Docker run运行容器 Docker是一个开源的应用容器引擎。容器引擎是Kubernetes(k8s)最重要的组件之一,负责管理镜像和容器的生命周期。使用Docker,无需配置运行环境,镜像中会包含一整套环境,同时进程间是隔离的,不会相互影响。 Docker容器都是由d

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  • 准备镜像环境

    如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装dockerdocker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64

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  • SD3 Diffusers框架基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)

    如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装dockerdocker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64

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  • 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU)

    x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 如果docker images

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  • 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU)

    骤。 安装Docker。 以Linux x86_64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。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh

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  • Kubernetes和nvidia-docker安装

    新版本的Docker安装nvidia-docker插件:nvidia-docker是一个Docker插件,使容器能够访问宿主机上的GPU资源。从nvidia-docker官方网站获取nvidia-docker插件并进行安装。请确保安装了适用于的操作系统和Docker版本的最新版本的nvidia-docker插件。

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  • 如何制作容器镜像?

    "-l"]:指定容器启动时的程序及参数为ls -l。 docker run centos:当运行centos容器时,默认执行的命令是docker run centos ls -l docker run centos -a:当运行centos容器时拼接了-a参数,则默认运行的命令是docker run centos

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  • SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.905)

    如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装dockerdocker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64

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  • 使用docker命令迁移镜像至SWR

    使用docker命令迁移镜像至SWR 场景描述 容器镜像服务 提供了简便、易用的镜像托管和高效分发业务。当要迁移的镜像数量较少时,企业可以通过简单的docker pull、docker push命令行,将之前维护的镜像迁移到SWR上。 操作步骤 从源仓库下载镜像。 使用docker pull命令下载镜像。

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  • 在边缘节点安装Docker后,如何设置Docker Cgroup Driver?

    在边缘节点安装Docker后,如何设置Docker Cgroup Driver? 在边缘节点安装Docker后,Docker Cgroup Driver必须设置为cgroupfs,一般Docker默认的就是cgroupfs,如需重新设置参考如下操作步骤: 可以使用docker info查看Cgroup

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  • 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MPI+CPU/GPU)

    x86_64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。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 如果docker images

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  • SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.905)

    如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装dockerdocker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64

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