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u

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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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2.0-openmpi2.1.1-ubuntu18.04 无AI引擎（专用于自定义镜像的基础镜像） conda3-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 conda3-ubuntu18.04 表2 ARM预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 TensorFlow tensorflow1

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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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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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训练专属预置镜像列表 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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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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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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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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lexus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： 协议/应用：TCP 端口：80、443、9000、9001 源地址：0.0.0.0/0 80：应用内部转发端口。 443：允许使用HTTPS协议访问云服务器。 9001：允许外部访问应用的管理页面。

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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E CS 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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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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自定义镜像规范。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务：验证自定义镜像的API接口功能，无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为AI应用：将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的AI应用。 将AI应用部署为在线服务：将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux

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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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64bit Ubuntu 18.04.2 Server 64bit Ubuntu 18.04.1 Server 64bit Ubuntu 18.04 Server 64bit Ubuntu 16.04.6 Server 64bit Ubuntu 16.04.5 Server 64bit Ubuntu

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内存：2GiB Node.js应用镜像运行的最低配置为2核2GiB，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 Node.js 选择Node.js应用镜像。 安全组 入方向规则： 协议/应用：TCP 端口：80、443、9000、9001 源地址：0.0.0.0/0 80：应用内部转发端口。

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Moodle应用镜像安装部署指南 应用场景 Moodle是一个面向全球用户的开源在线教育系统，它被用于在线学习等场景。Moodle应用镜像基于Ubuntu 22.04操作系统，采用Docker部署，已预装Moodle应用以及其需要的运行环境。本节介绍如何安装部署Moodle应用镜像。 资源和成本规划

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js应用镜像运行一个Node.js程序。 资源和成本规划 资源 资源配置 说明 云主机 CPU：2核 内存：2GB Node.js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 Node.js 选择Node.js应用镜像。 安全组

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本地构建镜像：在本地制作自定义镜像包，镜像包规范可参考创建AI应用的自定义镜像规范。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务：验证自定义镜像的API接口功能，无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为AI应用：将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的模型管理。 将AI应用部署为在线服务：将导入的模型部署上线。

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Flexus L实例及X实例支持哪些类型的镜像？ 不同的云服务器类型支持的镜像类型不同。 云服务器类型 支持的镜像 L实例 系统镜像：Huawei Cloud EulerOS、CentOS、Ubuntu、Windows Server 。 应用镜像：企业建站系统Wordpress、Li

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准备模型训练镜像 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，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍

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