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。

 
 

    镜像构建 更多内容
  • 单机多卡

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

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  • Step1 制作自定义镜像

    Step1 制作 自定义镜像 本节描述通过加载镜像构建模板并编写Dockerfile,构建出一个新镜像。如下的步骤都需要在“开发环境 > Notebook”的Terminal中完成,请提前创建好开发环境并打开Terminal。关于Dockerfile的具体编写方法,请参考官网。 首

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  • 准备训练镜像

    准备训练镜像 训练作业自定义镜像规范 已有镜像如何适配迁移至ModelArts训练平台 使用基础镜像构建新的训练镜像 在容器镜像中安装MLNX_OFED 父主题: 使用自定义镜像训练模型(模型训练)

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  • 将AI应用发布到ModelArts模型管理

    Image”,输入镜像名称、镜像版本、OBS地址。 图1 构建镜像 镜像构建首次执行大约耗时5~8min,执行成功后镜像将被推送到华为云SWR服务的组织中,SWR地址会打印在terminal控制台。命令执行结束后,镜像构建的日志会在下载至工程log目录下docker-build.log文件中,可通过日志查看构建过程信息。

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  • 应用构建

    、应用转商&上架云商店、商业运营等几个环节,应用构建是第一个环节且是必须的环节,类似传统应用开发中的开发环节、应用迁移中的demo构建/镜像构建/POC环节。 父主题: 术语&缩略语解释

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  • 最佳实践概览

    应用镜像搭建电商网站 Odoo应用镜像:使用Odoo应用镜像构建企业ERP Superset应用镜像:使用Superset从MySQL数据源中获取数据进行分析 Nextcloud应用镜像:使用Nextcloud应用镜像构建企业网盘系统 SRS应用镜像:使用OBS推送PC桌面流到SRS

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  • 应用场景

    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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  • 创建Notebook失败,查看事件显示JupyterProcessKilled

    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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  • 训练基础镜像详情(Horovod)

    0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20210912152543-1e0838d 镜像构建时间:20210912152543(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本:Ubuntu 18.04.4 LTS cuda:10

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  • 自定义镜像训练作业失败定位思路

    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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  • 选择GPU节点驱动版本

    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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  • 自定义镜像训练作业失败定位思路

    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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  • Step2 构建成功的镜像注册到镜像管理模块

    com/custom_test/tensorflow2.1:1.0.0。其中custom_test/tensorflow2.1:1.0.0为8镜像构建脚本中设置的镜像地址。 “架构”:选择X86_64 “类型”:选择CPU 图1 注册镜像 注册完成后,可以在镜像管理页面查看到注册成功的镜像。

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  • 示例镜像制作

    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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  • ModelArts CLI命令功能介绍

    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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  • AI应用管理

    导入AI应用提示模型或镜像大小超过限制 导入AI应用提示单个模型文件超过5G限制 订阅的AI应用一直处于等待同步状态 创建AI应用失败,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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  • 训练基础镜像详情(MPI)

    3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-roma-20211104202338-f258e59 镜像构建时间:20211104202338(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本:Ubuntu 18.04.4 LTS cuda:10

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  • 场景说明

    镜像的方式将编写的模型导入ModelArts,创建为AI应用。 本文详细介绍如何在ModelArts的开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像,并完成AI应用的创建,部署为在线服务。本案例仅适用于华为云北京四和上海一站点。 操作流程如下: Step1 在Note

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  • 使用场景和构建流程说明

    自己的业务需求。 本案例将基于ModelArts提供的MindSpore基础镜像,并借助ModelArts命令行工具(请参考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。主要流程如下图所示: 图1 构建镜像流程 父主题: 在Notebook中构建自定义镜像并使用

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  • 训练基础镜像详情(PyTorch)

    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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  • 训练基础镜像详情(TensorFlow)

    w_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20210912152543-1e0838d 镜像构建时间:20210912152543(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本:Ubuntu 18.04.4 LTS cuda:10

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