线下容器镜像构建及调试 镜像构建 导出conda环境 首先拉起线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on container #

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ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli image命令支持：查询用户已注册的镜像、查询/加载镜像构建模板、Dockerfile镜像构建、查询/清理镜像构建缓存、注册/取消注册镜像、调试镜像是否可以在Notebook中使用等。具体命令及功能可执行ma-cli image

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创建模型失败，提示模型镜像构建任务超时，没有构建日志 问题现象 创建模型失败，构建日志提示超时“Model image build task timed out”，没有详细构建日志。 图1 模型镜像构建任务超时 原因分析 imagePacker构建镜像有超时时间限制，默认值为30

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已经在OBS上创建好普通OBS桶，请参见创建普通OBS桶。 已经安装obsutil，请参考下载和安装obsutil。 参考线下容器镜像构建及调试章节，构建容器镜像并调试，镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像，参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 操作步骤 登录Imagenet数据集下载官网

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8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-roma-20220309171256-40adcc1 镜像构建时间：20220309171256 (yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：10

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本应用使用到的Stable-Diffusion、Stable-Diffusion-WebUI、以及镜像构建工程等项目均为社区开源项目，华为云仅提供算力支持。 本应用仅作为简单案例供用户参考和学习使用，如果用于实际生产环境，请用户参考镜像构建工程自行完善和优化；使用过程中出现的 函数工作流 的问题，可以通过工单进行

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场景说明 本案例将基于ModelArts提供的MindSpore预置镜像，并借助ModelArts命令行工具(请参考ma-cli镜像构建命令介绍)，通过加载镜像构建模板并修改Dockerfile，构建出一个新镜像，最后注册后在Notebook使用。 操作流程 创建Notebook。 在Notebook中制作 自定义镜像 。

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异常 镜像构建任务调度失败。 Image building task scheduling failed. 请联系技术支持。 异常 启动镜像构建任务失败。 Failed to start the image building task. 请联系技术支持。 异常 罗马镜像构建完成，无法分享给资源租户。

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单机单卡 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至OBS（首次使用时需要） 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 监控资源 父主题： 调试与训练

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（可选）本地安装ma-cli ma-cli auto-completion自动补全命令 ma-cli configure鉴权命令 ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli ma-job训练作业支持的命令 ma-cli dli-job提交 DLI Spark作业支持的命令 使用ma-cli

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应用场景 镜像生命周期管理 提供镜像构建、镜像上传、下载、同步、删除等完整的生命周期管理能力。 优势 镜像下载加速：华为自主专利的加速下载技术，提升华为云容器拉取镜像的速度。 高可靠的存储：依托华为OBS专业存储，确保镜像的存储可靠性高达11个9。 更安全的存储：细粒度的授权管理，让用户更精准的控制镜像访问权限。

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ocker从公司开源出来的下一代镜像构建工具，支持OCI标准的镜像构建，nerdctl需要结合buildkit一起使用。buildkit由两部分组成： buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 build

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tebook会自动重启的，如果没有自动重启，创建一直失败，请确认是否是自定义镜像的问题。 解决方案 排查是否是自定义镜像的问题。 自定义镜像构建完成，在ModelArts镜像管理注册时，“架构”和“类型”需要和源镜像保持一致。 图2 注册镜像 父主题： 实例故障

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在容器使用场景下，GPU驱动是安装在节点上的，而CUDA Toolkit一般会在应用程序的容器镜像构建时预安装，或者可直接使用Nvidia官方已预装CUDA Toolkit的基础镜像构建应用容器镜像。GPU驱动和CUDA Toolkit版本需要配套才可以正常使用GPU资源。 您可

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ocker从公司开源出来的下一代镜像构建工具，支持OCI标准的镜像构建，nerdctl需要结合buildkit一起使用。buildkit由两部分组成： buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 build

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确认该自定义镜像的基础镜像是否来源于ModelArts提供的基础镜像，推荐用户使用ModelArts的基础镜像构建自定义镜像，具体请参见使用ModelArts的基础镜像构建新的训练镜像。 如镜像来源于第三方，设法找到自定义镜像的制作者咨询，制作者一般对镜像如何使用更加了解。 确定自定义镜像大小

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基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 Dockerfile示例 启动命令： bash /home/Octopus/run.sh 镜像构建： docker build -f Dockerfile -t guikong:0.1 容器启动脚本示例 Resim结果转json示例 Json转pb文件示例

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CLI统称为ma-cli。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互，使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、OBS数据复制等。 使用场景 ma-cli已经集成在ModelArts开发环境Notebook中，可以直接使用。

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义镜像并在Notebook中使用 场景二：基于Notebook提供的预置镜像或第三方镜像，借助ModelArts命令行工具(ma-cli镜像构建命令介绍)制作和注册镜像，构建一个面向AI开发的自定义镜像。此场景Notebook作为制作镜像的平台。具体案例参考在Notebook中通

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推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10

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需要通过持续交付提高效率，降低发布风险。 价值 云容器引擎搭配 容器镜像服务 提供DevOps持续交付能力，能够基于代码源自动完成代码编译、镜像构建、灰度发布、容器化部署，实现一站式容器化交付流程，并可对接已有CI/CD，完成传统应用的容器化改造和部署。 优势 高效流程管理 更优的流

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