ker中获取镜像源（虚拟机内需要配置网络才可查询）。查询镜像源命令： docker search ubuntu 将ubuntu镜像pull到本地： docker pull ubuntu 镜像pull到本地后可以通过以下命令查询到: docker image ls 如果您使用本地d

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conf.d/00skip-verify-peer.conf 构建容器镜像命令示例如下： docker build -f Dockerfile . -t nvidia/cuda:mlnx-ofed-4.9-11.1.1-runtime-ubuntu18.04 构建完成后，执行如下

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，请参考本案例。 创建E CS 服务器 登录ECS控制台，购买弹性云服务器，镜像选择公共镜像，推荐使用ubuntu18.04的镜像；系统盘设置为100GiB。具体操作请参考购买并登录弹性云服务器。 图1 选择镜像和磁盘 购买弹性公网IP并绑定到弹性云服务器。具体操作请参考配置网络。 配置VM环境

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vim一个Dockerfile，如果使用的基础镜像是ModelArts提供的公共镜像，Dockerfile的具体内容可参考Dockerfile文件（基础镜像为ModelArts提供）。 如果使用的基础镜像是第三方镜像（非ModelArts提供的公共镜像），Dockerfile文件中需要添加

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Notebook基础镜像x86 自定义专用镜像 自定义镜像包含两种镜像：conda3-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04，conda3-ubuntu18.04，该类镜像是无AI引擎以及相关的软件包，镜像较小，只有2~5G。用户使用此类镜像做基础镜像，安装自己需要的

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nux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 安装Docker。 以Linux aarch64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。

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nux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 安装Docker。 以Linux aarch64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。

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cloud-init-local.service cloud-init.service cloud-config.service cloud-final.service systemctl status cloud-init-local.service cloud-init.service cloud-config

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图1 下载驱动 参考如下Dockerfile中，以在容器镜像中安装infiniband驱动。 USER root # copy MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64.tgz to docker image RUN tar xzvf

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GP Vnt1裸金属服务器支持的镜像详情 GP Vnt1规格在北京四、北京一和上海一虽然规格相同，但是产品的配置、发布时间都存在很大差异，因此镜像不能共用。 镜像1：Ubuntu18.04 纯净版（仅限于北京四） 镜像名称：Ubuntu-18.04-server-64bit-for-Vnt1-BareMetal

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dCloud应用镜像。 资源和成本规划 资源 资源配置 说明 云主机 CPU：2核 内存：2GB KodCloud应用镜像运行的最低配置为2核2GB，您可根据您的业务需求选择Flexus应用服务器 L实例 规格。 镜像 KodCloud 选择KodCloud应用镜像。 安全组 入方向规则：

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用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像。统一镜像中的安装包更齐全，详细信息可以参见推理基础镜像列表。 推荐将旧版镜像切换为统一镜像，旧版镜像后续将会逐渐下线。

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用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像。统一镜像中的安装包更齐全，详细信息可以参见推理基础镜像列表。 推荐将旧版镜像切换为统一镜像，旧版镜像后续将会逐渐下线。

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训练基础镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表

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x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。

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发布区域：所有 Ubuntu 镜像名称： Ubuntu 16.04 server 64bit Ubuntu 18.04 server 64bit Ubuntu 20.04 server 64bit 升级系统内核版本，修复安全漏洞 更新一键密码重置插件 内核版本： Ubuntu 16.04：4

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x86_64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。

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openssh-server nginx python3 rpm screen tar tmux unzip vim wget zip 镜像二：mindspore1.7.0-py3.7-ubuntu18.04 表2 mindspore1.7.0-py3.7-ubuntu18.04镜像介绍 AI引擎框架

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如果验证自定义镜像功能成功，结果如下图所示。 图3 校验接口 上传自定义镜像至SWR服务。上传镜像的详细操作可参考如何登录并上传镜像到SWR。 完成自定义镜像上传后，您可以在“容器 镜像服务 >我的镜像>自有镜像”列表中看到已上传镜像。 将自定义镜像创建为AI应用 参考从容器镜像中选择元模型导入元模型，您需要特别关注以下参数：

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1-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 表1 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04镜像介绍 AI引擎框架 是否使用 GPU （CUDA 版本） URL 包含的依赖项

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Notebook基础镜像x86 Tensorflow Tensorflow包含两种镜像：tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04，tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一：tensorflow2

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