使用范围：仅支持团队，即租户内所有配置了该镜像相关权限的用户都可见可编辑。 单击“确定”，在镜像仓库列表即可查看新建的镜像仓库。 单击操作栏中的“详情”，进入到镜像仓库的详情页，单击“新建”，新建镜像版本。 单击版本后的操作栏内的“推送”。 复制登录指令，登录镜像仓库。 在docker客户端，用“docker ta

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上传镜像 操作场景 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

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要更新的镜像的源项目名称，不填写时默认为当前所在的项目。 image-name 无 是 要更新的镜像名称。 --type -t 否 镜像类型，只支持APP或者NOTEBOOK。 --description -d 否 镜像描述。当描述中带有空格时，需要添加引号来获取完整的描述信息。 --chip

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minor组成。其中，major.major表示大版本号，minor表示小版本号。大版本升级是指如major.major部分增加，比如：从9.5.x升级到9.6.x或者从9.x.x升级到10.x。 准备工作 查看待升级的云数据库 RDS for PostgreSQ L实例 信息。 在“实例管理”页

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准备镜像 准备训练Baichuan2-13B模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置DevServer物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像（训练和推理通用）

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sh文件，自动获取ascend_vllm_adapter文件夹中提供的vLLM相关算子代码。 cd llm_inference bash build.sh 运行完后，在当前目录下会生成ascend_vllm文件夹，即为昇腾适配后的vLLM代码。 将生成的ascend_vllm文件夹从ECS中取出并上传至OBS中。

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准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像（训练和推理通用） 西南-贵阳一：swr.cn-southwest-2

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下载镜像 通过health docker pull命令下载项目中的镜像。 命令结构 health docker pull <project-name>/<image-name>:<tag-name> [flags] 表1 参数说明 参数 简写 是否必选 说明 project-name

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准备镜像 准备训练GLM3-6B模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置DevServer物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像（训练和推理通用）

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上传镜像 创建完组织后，可以上传镜像到组织中，目前支持“客户端上传”和“页面上传”两种方式： 页面上传：直接通过页面将镜像上传到容器镜像服务。 客户端上传：使用命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 镜像仓库是用于存储、管理docker容器镜像的场所，可以让您便捷的存储、管理、部署docker容器镜像。

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镜像制作 将jar文件打包成镜像文件，请参照制作镜像包或插件包。 dockerfile内容参照如下（具体可参考编写高效的Dockerfile ）。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 FROM registry-cbu

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更早删除的数据。 数据还原操作时，如果“同名处理方式”参数配置为“名称添加时间戳”，则如果同名会在还原数据的原名称后添加时间戳信息（原名称_13位时间戳）。如果添加时间戳后总长度超过64，会对原名称进行截断操作，确保总长度不会超出64的限制。 从回收站还原被误删的权限集时，会校验

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导入镜像 使用import命令从源项目导入镜像到当前项目。 只支持导入私有镜像，导入镜像和订阅的镜像不支持再次导入到别的项目。 命令结构 health docker import <project-name/image-name:tag-name> [flags] 表1 参数说明

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--sensors camera_encoded_1,pandar --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

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libpcl-dev USER root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-to-dataset:0.1 本地调试 准备一个待处理的rosbag，如~/data/20220620.bag，运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run

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步骤四：初始化Superset 设置语言，登录应用界面并重置密码。 步骤五：从MySQL数据源中获取数据进行分析 使用Superset从MySQL数据源中获取数据进行分析，包括连接数据库、添加数据集、制作图表。 步骤一：购买Flexus L实例 登录Flexus应用服务器L实例控制台。

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镜像是应用系统对接IoT Stage的基础，所有第三方物联网应用通过IoT Stage对接上线，需要提供应用系统镜像。IoT Stage支持的镜像类型：VM镜像和Docker镜像 上传镜像 搜索镜像 删除镜像 父主题： 应用托管

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从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以针对该引擎构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为AI应用。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成AI应用的创建，并部署成在线服务。 操作流程如下： 本地构建镜像：在本地制作自定义镜

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从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以针对该引擎构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为AI应用。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成AI应用的创建，并部署成在线服务。 操作流程如下： 本地构建镜像：在本地制作自定义镜

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l会使用对应用户名密码进行镜像同步，优先匹配“registry/namespace”的形式。 目标镜像仓库地址如果为“registry”形式，可以从SWR控制台页面获取，具体方法如下：在“总览”页面单击右上角“登录指令”，登录指令末尾的 域名 即为SWR镜像仓库地址，例如swr.cn-north-4

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