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从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU）
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x_x86_64.whl”。 下载Miniconda3安装文件。 使用地址https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh，下载Miniconda3 py37 4.12.0安装文件（对应python
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从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU）
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mkdir -p context 下载Miniconda3安装文件。 使用地址https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh，下载Miniconda3 py37 4.12.0安装文件（对应python
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示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU）
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mkdir -p context 下载Miniconda3安装文件。 使用地址 https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh，下载Miniconda3 py37 4.12.0安装文件（对应
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示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）
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x_x86_64.whl”。 下载Miniconda3安装文件。 使用地址https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh，下载Miniconda3 py37 4.12.0安装文件（对应python
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从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU）
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manylinux2014_x86_64.whl文件。 下载Miniconda3安装文件。 使用地址https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh，下载Miniconda3 py37 4.12.0安装文件（对应python
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GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境
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PyTorch2.0所需环境为Python3.10， 安装配置miniconda环境。 miniconda安装并创建alpha环境。 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py310_23.1.0-1-Linux-x86_64
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线下容器镜像构建及调试
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anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ chmod 777 Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ bash Miniconda3-py37_4
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数据集镜像Dockerfile示例
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apt-get install vim # 按需安装用户算法环境；如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换；用户也可安装miniconda进行包管理 COPY /path/to/pip.conf /root/.pip/pip.conf COPY /path/to/requirements
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从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）
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ModelArts当前仅支持CANN商用版本，不支持社区版。 下载Miniconda3安装文件。 使用地址https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py37_4.10.3-Linux-aarch64.sh，下载Miniconda3-py37-4.10.3安装文件（对应python
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使用PyCharm上传数据至Notebook
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#手动source进入开发环境 cat /home/ma-user/README #然后选择要source的环境 source /home/ma-user/miniconda3/bin/activate MindSpore-python3.7-aarch64 #输入python并回车，进入python环境
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在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用
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https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.6.14-Linux-x86_64.sh && \ bash Miniconda3-4.6.14-Linux-x86_64.sh -b -p /home/ma-user/anaconda3
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标注镜像Dockerfile示例
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apt-get install vim # 按需安装用户算法环境。如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换。用户也可安装miniconda进行包管理 COPY /path/to/pip.conf /root/.pip/pip.conf COPY /path/to/requirements
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在VS Code中上传下载文件
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cat /home/ma-user/README #然后选择要source的环境 source /home/ma-user/miniconda3/bin/activate MindSpore-python3.7-aarch64 #输入python并回车，进入python环境
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CCE集群
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RUN apt-get install vim # 安装用户算法环境。如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换。用户也可安装miniconda进行包管理 COPY /path/to/pip.conf /root/.pip/pip.conf COPY /path/to/requirements
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镜像制作（训练）
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RUN apt-get install vim # 安装用户算法环境。如果需要修改~/.pip/pip.conf可替换。用户也可安装miniconda进行包管理 COPY /path/to/pip.conf /root/.pip/pip.conf COPY /path/to/requirements
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在ModelArts Standard上运行GPU单机多卡训练任务
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anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ chmod 777 Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ bash Miniconda3-py37_4
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在ModelArts Standard上运行GPU多机多卡训练任务
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anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ chmod 777 Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ bash Miniconda3-py37_4
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在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练任务
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anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ chmod 777 Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ bash Miniconda3-py37_4
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管理训练容器环境变量
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component/lib:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/compat:/root/miniconda3/lib:/usr/local/lib:/usr/local/nvidia/lib64” LIBRARY_PATH 静态库路径，已包含常用的静态库路径。
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