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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现乱码 导入模型提示模型或镜像大小超过限制 导入模型提示单个模型文件超过5G限制 订阅的模型一直处于等待同步状态 创建模型失败，提示模型镜像构建任务超时，没有构建日志 父主题： 推理部署

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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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镜像名称。 model_version 是 String 镜像版本。 type 是 String 镜像类型。 build_time 是 Long 镜像构建时间。 update_time 是 Long 镜像更新时间。 示例 成功响应示例 { "is_success": true,

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像时，sudo工具未安装或安装错误； 用户使用的cann、cuda环境有兼容性问题； 用户的docker镜像配置错误、网络或防火墙限制、镜像构建问题（文件权限、依赖缺失或构建命令错误）等原因导致的。 父主题： 自定义镜像故障

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购买容器 镜像服务 SWR 创建网络 购买ModelArts专属资源池 基本配置： 权限配置 obsutils安装和配置 （可选）工作空间配置 训练： 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 单机多卡 资源购买： 购买 虚拟私有云VPC

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选择创建组织时创建的组织名称。 组织用于管理组件构建生成的镜像。 构建环境 选择“使用当前环境构建”，使用组件所属的部署环境中的CCE集群进行镜像构建。 选择集群 选择4选择的“所属集群”（例如：cce-az1）用于构建组件镜像。 单击“下一步”。 单击“创建并部署”，等待组件创建成功。

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context="/home/ma-user/work") result = image.build_push() 等待镜像构建完成。镜像构建完成后会自动推送到SWR中。 图5 等待镜像构建完成 Dockerfile模板 Dockerfile样例，此样例可以直接另存为一个Dockerfile文件

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生产环境和测试环境互不影响，该方案使用了两个独立的Kubernetes集群进行高度隔离，分别用于测试环境和生产环境。 以下是从源码编译、镜像构建、应用测试到生产上线的全流程示例： 首先在Gitlab中创建一个新的Git仓库，并将其与Jenkins进行关联。 在Jenkins中创建

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面板有Image页签和Container页签两部分组成，参考如下 a.Image页签 Buidl image下是容器化CCI部署所需要使用到的镜像构建相关配置； Image Repositories下选择想要的镜像仓库是SWR或者是自定义仓库。 SWR部署配置： 在Image Repositories页签下选择Huawei

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内部使用，用于其他服务自行构建镜像而不经过镜像仓库服务上传镜像的场景。版本创建时为“初始化”状态，构建完成后通过调用该接口并将status的值设置为0表示镜像构建完成。 status和action字段至少填写一项，若两项都存在则action字段生效而忽略status字段 枚举值： 0 响应参数 无

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在Dockerfile文件中追加“ENTRYPOINT ["/usr/local/bin/hcloud"]”时，在构建镜像时会有如下提示： 镜像构建成功后使用以下命令查看构建的镜像： docker images 使用镜像 用法一：基于“hcloudcli”镜像创建后台运行容器，并在容器中执行命令。

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CS 中创建ma-user和ma-group。 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。 准备数据 登录coco数据集下载官网地址：https://cocodataset

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store: content digest sha256:xxxxxx: not found 错误如下图所示： 图2 报错信息 该错误出现的原因：镜像构建时使用的docker版本过低（<v1.10），部分镜像打包标准社区已经不再支持。 解决方案：请使用新版本 docker 运行时（>= docker

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选择创建组织时创建的组织名称。 组织用于管理组件构建生成的镜像。 构建环境 选择“使用当前环境构建”，使用组件所属的部署环境中的CCE集群进行镜像构建。 当前环境CCE集群的master节点和node节点的CPU架构必须保持一致，否则会导致组件构建失败。 命名空间 选择default命名空间，用于隔离构建数据。

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Successfully built 5d113977d755 Successfully tagged abi:v1 构建过程最后出现上面显示，即代表镜像构建成功。 启动容器 docker run -d -p 6060:8080 -v /opt/workdir/:/usr/local/workdir

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Successfully built 5d113977d755 Successfully tagged mdm:v1 构建过程最后出现上面显示，即代表镜像构建成功。 启动容器 docker run -d -p 6060:8080 -v /opt/mdmworkdir/:/usr/local/workdir

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Successfully built 5d113977d755 Successfully tagged sjzl:v1 构建过程最后出现上面显示，即代表镜像构建成功。 启动容器 docker run -d -p 6060:8080 -v /opt/sjzlworkdir/:/usr/local/workdir

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