变量/变量引用：用Pod定义的字段作为环境变量的值。例如图1中将此Pod的名称导入为环境变量key3的值，导入后容器中将会存在一个名为key3的环境变量，其值为该Pod的名称。 资源引用：用容器定义的资源申请值或限制值作为环境变量的值。例如图1中将容器container-1的CPU限制值导入

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0”行，说明当前构建环境是基于自定义镜像进行构建的。 图9 查看构建日志 单击左侧“上传软件包到软件发布库”构建步骤，在右侧日志控制台打印了本次构建产物上传到软件发布库的信息。 图10 构建产物上传到软件发布库的信息 选择页面导航栏“制品仓库 > 软件发布库”，在软件发布库查看发布的软件包。 软件包与构建任务的名称一致，如图11所示。

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world" USER 为容器的运行及RUN、CMD、ENTRYPOINT等指令的运行指定用户或UID。 ONBUILD 触发器指令。构建镜像时，Docker的镜像构建器会将所有的ONBUILD指令指定的命令保存到镜像的元数据中，这些命令在当前镜像的构建过程中并不会执行。只有新的镜像使用FR

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技能格式 支持“技能包”和“容器镜像”两种格式，具体格式要求请见技能包和容器镜像。 版本（技能包） 当技能格式选择“技能包”时，技能版本。支持0~128字符，只允许英文小写字母、数字、中划线，开头和结尾只允许英文小写字母或数字。 技能包路径（技能包） 技能格式为“技能包”时，RPM技能包在OBS的存储路径。

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"xxx" user: "xxx" password: "xxx" 需要安装私有镜像仓库修改如下，可选K8S集群节点内的服务器 kopstools: tool-type: kubectl ... registry: #（helm安装） type: "internal" # external

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g等字段的方式来拼接，因此无需再指定被替换的镜像地址，osc根据package字段中的内容来回填的image， type分为initContainer/container/ephemeralContainer三种类型，对应deployment中支持的三种container类型场景状态。

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在“代码”页签，单击“代码依赖包”所在行的“添加依赖包”，弹出“选择依赖包”对话框。 选择依赖包，单击“确定”。 表2 依赖包配置说明 参数 说明 运行时语言 默认展示当前函数的运行时语言，无法修改。 依赖包源 根据实际业务，选择“公共依赖包”或“私有依赖包”。 依赖包名称 选择当前运行时语言下的依赖包。

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服务器，节省您重复配置云服务器的时间。更多信息，详见管理私有镜像。 共享镜像 共享镜像是其他用户将其私有镜像共享给您的镜像，属于私有镜像。更多关于共享镜像的使用，请参见共享镜像。 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（即公共镜像）：Huawei

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在列表中单击具体环境变量后的，弹出“警告”提示框。 单击“确认”，进入编辑状态并修改环境变量信息。 如需取消修改，单击“取消”。 单击保存。 删除环境变量 如果环境变量不再使用，您可选择删除。 登录LinkX-F系统首页。 选择“数据服务 > 环境变量”，进入“环境变量”页面。 在列表中单击具体环境变量后的，弹出提示框。

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设置环境变量 操作场景 环境变量是指容器运行环境中设定的一个变量，环境变量可以在工作负载部署后修改，为工作负载提供极大的灵活性。 U CS 中设置的环境变量与Dockerfile中的“ENV”效果相同。 容器启动后，容器中的内容不应修改。如果修改配置项（例如将容器应用的密码、证书、环

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变量/变量引用：用Pod定义的字段作为环境变量的值。例如图1中将此Pod的名称导入为环境变量key3的值，导入后容器中将会存在一个名为key3的环境变量，其值为该Pod的名称。 资源引用：用容器定义的资源申请值或限制值作为环境变量的值。例如图1中将容器container-1的CPU限制值导入

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变量/变量引用：用Pod定义的字段作为环境变量的值。例如图1中将此Pod的名称导入为环境变量key3的值，导入后容器中将会存在一个名为key3的环境变量，其值为该Pod的名称。 资源引用：用容器定义的资源申请值或限制值作为环境变量的值。例如图1中将容器container-1的CPU限制值导入

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创建环境变量 API网关提供环境变量功能，通过创建环境变量，实现在不同的环境定义不同的API调用路径。 环境变量是指在环境上创建可管理的一种变量，该变量固定在环境上。通过创建环境变量，实现同一个API，在不同环境中调用不同的后端服务。 当创建API时定义了变量标识，则需要在环境中

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在左侧导航栏，选择“流量镜像 > 镜像会话”。 进入镜像会话列表页面。 在镜像会话列表中，单击目标镜像会话所在行的操作列下的“更多 > 更换镜像目的”。 弹出“更换镜像目的”对话框。 在镜像目的列表中，选择镜像目的，并单击“确定”。 更换成功后，返回镜像会话列表页面，可以看到目标镜像的镜像目的列下的信息已更新。

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创建环境变量 操作场景 环境变量的作用在于可以定义一个全局的变量，使您可以在请求和脚本中存储和重用数据。通过将值存储在变量中，可以在所有脚本开发中引用它，如果需要更新值，则只需在一个位置进行更改。本文指导您如何新增环境变量。 前提条件 已获取开发人员及以上权限用户的账号和密码。 操作步骤

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重装的包与镜像装CUDA版本不匹配 问题现象 在现有镜像基础上，重新装了引擎版本，或者编译了新的CUDA包，出现如下错误： 1.“RuntimeError: cuda runtime error (11) : invalid argument at /pytorch/aten/s

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选择技能，单击操作列的“部署”。 进入“部署”页面。 填写部署的信息，然后单击右下角的“下一步”。 表1 部署基本信息 参数 说明 部署名称 应用部署的名称，命名必须唯一。只允许英文小写字母、数字、中划线的字符，且长度范围在2~32， 开头和结尾只允许英文小写字母或数字。 描述 应用部署的简要描述，字符最大长度255，不允许出现^

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图4所示。 安装包部署：在边缘节点是以进程形式运行；添加安装包部署的应用需先确保安装包已按照打包规范进行压缩打包，并上传到对象存储服务(OBS)。 安装包部署 部署方式为安装包部署时，填写您此前上传到对象存储服务OBS中的安装包地址。 容器镜像 部署方式为容器化部署时，参考表3填写。

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使用基础镜像构建新的训练镜像 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。 基于训练基础镜像构建新镜像的操作步骤

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选择需要部署的工作负载。 实例数量 填写需要部署的实例数量。 说明： 若实例数量输入为空，则自动适配CCE集群实时实例数量。 容器名称 选择需要部署的容器实例名。 镜像名称 选择需要部署的镜像。 镜像版本 选择需要部署的镜像版本。 容器规格 可配置目标工作负载中的目标容器的容器规格。

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#数据库登录密码 自身配置 需要理出应用运行时的配置参数，哪些是需要经常变动的，哪些是不变的。 本例中，没有需要提取的自身配置项。 说明： 为确保镜像无需经常更换，建议针对应用的各种配置进行分类。 经常变动的配置，例如周边对接信息、日志级别等，建议作为环境变量的方式来配置。 不变的配置，可以直接写到镜像中。

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