xz hce-docker.x86_64.tar popd 将镜像归档文件转换为带有layer信息的文件。 上述生成的镜像归档文件没有layer信息，不能使用docker load命令加载镜像。需要用docker import命令先将归档文件生成为镜像，再用docker save命

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Notebook基础镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像，可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch，Tensorflow，MindSpore等常用AI引擎框架，镜像命名以AI引擎为主，并且每个镜像里面都预置了很多常用包，用户可以直接使用而无需重新安装。

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推理基础镜像列表 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 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10

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使用基础镜像构建新的训练镜像 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，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 基于训练基础镜像构建新镜像的操作步骤

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训练基础镜像详情（Horovod） 介绍预置的Horovod镜像详情。 引擎版本一：horovod_0.20.0-tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud

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系统镜像 工作环境选择PY3版本。 自定义镜像 创建Notebook时所需的自定义镜像，依赖于 医疗智能体 平台自研的基础镜像，您需要基于获取的基础镜像制作自定义镜像。 先连接容器 镜像服务 ，参考步骤1.连接容器镜像服务操作，然后使用如下的镜像地址拉取基础镜像。 # 基础镜像 docker

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备好这些环境。 安装Docker：应用容器化时，需要将应用构建为容器镜像。您需要准备一台机器，并安装Docker。 获取基础镜像版本名称：根据应用运行的操作系统，确定基础镜像。本例应用运行在centos:7.1操作系统中，可以在“开源镜像中心”中获取到基础镜像。 获取运行环境：获

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cker pull方式下载基础镜像到1中的容器镜像环境。 docker pull 基础镜像下载地址 基础镜像下载地址参考创建自定义镜像。 示例，Spark基础镜像下载： docker pull swr.xxx/dli-public/spark_general-x86_64:3.3

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安装docker。 请确认你使用的系统已经安装docker(docker版本需要高于17.06，推荐18.06),安装参照docker 安装教程。 制作镜像。 搜索基础镜像，基础镜像需要集成jre。 docker search jre8 选择合适的镜像（镜像需要集成版本不低于8的jre） NAME

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步骤2：获取Notebook基础镜像 创建Notebook时所需的自定义镜像，依赖于医疗智能体平台自研的基础镜像，您需要基于获取的基础镜像制作自定义镜像。 先连接容器镜像服务，参考步骤1.连接容器镜像服务操作，然后使用如下的镜像地址拉取基础镜像。 # 基础镜像 docker pull swr

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目录改为“target”，Dockerfile路径改为“../Dockerfile”。 制作镜像时拉取基础镜像失败 使用Dockerfile制作镜像时，如果指定的基础镜像参数有误，会导致镜像拉取失败，主包括以下两个场景： 指定的镜像不存在或无权限 错误日志 pull access

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/home/MyCApp）。 安装docker。 请确认你使用的系统已经安装docker(docker版本需要高于17.06，推荐18.06)，安装方法可参照docker 安装教程。 制作镜像。 搜索基础镜像。 对基础镜像没有要求，可自行选择合适的基础镜像，以下选用带cmake的镜像作为示例 docker

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systemctl restart docker 构建镜像 此处以如何使用Dockerfile，并使用nginx为基础镜像构建镜像2048为例。在构建镜像之前，需要先创建Dockerfile文件。 从镜像仓库拉取nginx镜像，作为基础镜像： docker pull nginx 下载2048静态页面应用：

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libjpeg8-dev:amd64 openssh-client openssh-server nginx pandoc python3 rpm screen tar tmux unzip vim wget zip 父主题： Notebook基础镜像介绍

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准备镜像 准备训练Llama2-13B模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像

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信息显示基础镜像未找到“not found”，且打印出FROM语句。 原因分析 Dockerfile文件中FROM语句后基础镜像在本地和远程仓库均不存在，或者并未登录远程仓库，无法从远程仓库获取基础镜像。 处理方法 确认部署build命令时，处于登录状态，或者将基础镜像pull到本地。

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enable docker.service Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/docker.service to /usr/lib/systemd/system/docker.service

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0 服务器 中安装Docker。 准备工作 准备一台E CS 实例。 操作步骤 安装Docker软件 执行以下命令安装Docker。 dnf install docker 执行以下命令启动Docker服务。 systemctl start docker 验证Docker是否安装成功。 执行以下命令运行hello-world镜像。

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查看节点docker功能是否正常。edgectl check docker无检查节点docker功能：示例执行结果：

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准备镜像 准备训练Llama2-13B模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像

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yum install docker-engine.x86_64 -y 设置开机启动Docker服务。 systemctl enable docker 启动Docker。 systemctl start docker 检查安装结果。 docker --version 回显如下类似信息，表示容器引擎安装成功。

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