镜像制作（标注） Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 标注镜像Dockerfile示例 环境变量使用说明 父主题： 镜像仓库

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示例镜像制作 Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保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

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平台约束）。具体案例参考： 从0制作 自定义镜像 用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）

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制作Operator镜像 修改hwfka-operator/Dockerfile内容如下： FROM centos:latest COPY bin/manager / RUN chmod ug+x /manager WORKDIR / 构建容器镜像命令如下： $ make && make

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不支持的框架。您可以制作自定义镜像，并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业，使用ModelArts提供的资源训练模型。 制作自定义镜像用于推理 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎开发模型，可以通过制作自定义镜像，导入ModelArt

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running.” 使用自定义镜像创建Notebook后打开没有kernel 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包，影响用户程序，如何解决？ 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败，报错文件不存在（not found） 用户使用torch报错Unexpected error from

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制作代理镜像脚本 注意事项： 代理镜像脚本分为Linux代理镜像和Windows代理镜像。迁移请制作对应系统的脚本包。 用户自行制作代理镜像时，需要自行编写函数。如有疑问，请联系技术支持人员提供帮助。 Windows 临时代理镜像和Linux 临时代理镜像制作方法是基于迁移团队提

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制作并上传镜像 本章指导用户将整体应用制作成Docker镜像。制作完镜像后，每次应用的部署和升级即可通过镜像操作，减少了人工配置，提升效率。 制作镜像时，要求制作镜像的文件在同个目录下。 使用云服务 容器 镜像服务 SWR：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

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如何制作镜像包？ 使用docker save命令可将容器镜像制作成tar或tar.gz镜像包，具体命令格式如下： docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE...] OPTIONS说明：--output、-o，表示导出到文件。 示例： $ docker save

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如何制作容器镜像？ 本节指导用户通过Dockerfile定制一个简单的Web工作负载程序的容器镜像。 背景信息 如果使用官方的Nginx镜像来创建容器工作负载，在浏览器访问时则会看到默认的Nginx欢迎页面，本节以Nginx镜像为例，修改Nginx镜像的欢迎页面，定制一个新的镜像，将欢迎页面改为“Hello

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action=block protocol=UDP localport=any 生成镜像ID 在控制台，查找IMS服务，进入IMS服务。 选择创建镜像。 选择需要代理镜像的E CS ，创建系统盘镜像。 获取镜像id。 父主题： 自制代理镜像

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制作Linux空壳镜像 镜像准备 Linux镜像可在现网公共镜像基础上进行修改。 选择Linux公共镜像，将镜像直接下发为虚拟机即可，注意密码设置符合要求的密码。（由于软件python脚本使用python3版本编写，镜像需包含python3版本，若不包含，需手动安装）。 脚本准备

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自己制作Docker镜像，主要有两种方法：制作快照方式获得镜像（偶尔制作的镜像）：在基础镜像上，比如Ubuntu，先登录镜像系统并安装Docker软件，然后整体制作快照。Dockerfile方式构建镜像（经常更新的镜像）：将软件安装的流程写成DockerFile，使用Docker build构建成Docker镜像。如果后续镜像没有变化，可

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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）：本案例介绍如何从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Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MP

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使用OBS导入元模型，会用到服务侧的标准镜像，标准镜像里面没有CV2依赖的so的内容。所以ModelArts不支持从 对象存储服务 （OBS）导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定义镜像，上传至容器镜像服务（SWR），选择从容器镜像中导入元模型，部署在线服务。如何制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。

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按Esc键，并执行:wq退出Dockerfile。 制作镜像。 docker build -t gatk-haplotypecaller:4.1.9.0 . 详细的Dockerfile指令请参见Dockerfile参考。 上传镜像 请依据表1提供的镜像下载命令下载搭建NGS流程所需的镜像。并依据制作bwa-

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ModelArts平台从对象存储服务（OBS）中导入模型包适用于单模型场景。如果有多模型复合场景，推荐使用自定义镜像方式，通过从容器镜像（SWR）中选择元模型的方式创建AI应用部署服务。制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题： 导入模型

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进入弹性云服务器信息页面。 在弹性云服务器列表页，选择待制作镜像的云服务器，确认云服务器为“关机”状态。 如果云服务器为“开机”状态，您可通过单击“操作”列下的“更多 > 关机”将云服务器关机。 单击“操作”列下的“更多 > 制作镜像”，将弹性云服务器制作为私有镜像。 根据界面提示，填写镜像的基本信息。

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如何制作容器镜像？ 自己制作容器镜像，主要有两种方法： 制作快照方式获得镜像（偶尔制作的镜像）：在基础镜像上（比如Ubuntu），先登录镜像系统并安装容器引擎软件，然后整体制作快照。 Dockerfile方式构建镜像（经常更新的镜像）：将软件安装的流程写成Dockerfile，使用docker

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制作整机镜像 功能介绍 使用云服务器、云服务器备份或者云备份制作整机镜像。作为异步接口，调用成功，只是说明后台收到了制作整机镜像的请求，镜像是否制作成功需要通过异步任务查询接口查询该任务的执行状态，具体请参考异步任务查询。 约束与限制（使用云服务器制作整机镜像） 创建整机镜像时，

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历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署

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