制作Docker镜像 制作Docker镜像，有以下两种方法。 快照方式制作镜像（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，即可得到所需软件的Docker镜像。 Dockerfile方式制作镜像（经常更新的镜像）：将软

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确保打包环境中已安装Docker程序。由于dockerfile是docker的内置命令，故建议使用18.09版本的Docker程序（同Atlas 500相匹配）。A500-3000_A500-3010-EulerOSx.x.x.xxx_64bit_aarch64_basic.tar.gz的版本号以获取的实际包名为准。tar -mxvf A

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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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com/org/alpine:1.0镜像和mydocker-registry.com/org/alpine:2.0镜像打包到alpine.tar。 docker logout 描述：从镜像仓库登出。 用法：docker logout [server] 示例：docker logout mydocker-registry

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IP地址。 安装Docker环境。 参考安装Docker Engine，为本地PC安装Docker。 参考安装Docker Engine和安装Docker Compose为ELK所部署的服务器安装Docker和Docker Compose。 参考安装Docker Compose为

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预置镜像支持功能开发：基于ModelArts预置镜像进行依赖安装配置后，保存为自定义镜像，能直接在ModelArts用于训练作业。 ModelArts提供的预置镜像是以ma-user启动的，用户进入实例后，工作目录默认是“/home/ma-user/work”。 创建实例，持久化存储挂载存放路径为“/home

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Notebook基础镜像介绍 Notebook基础镜像功能 Notebook基础镜像列表 Notebook基础镜像x86 PyTorch Notebook基础镜像x86 Tensorflow Notebook基础镜像x86 MindSpore Notebook基础镜像x86 自定义专用镜像

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推理基础镜像介绍 推理基础镜像列表 推理基础镜像详情TensorFlow（CPU/GPU） 推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） 推理基础镜像详情MindSpore（CPU/GPU） 父主题： 使用预置镜像

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制作Windows私有镜像（基础镜像） 准备软件 通过ISO文件注册私有镜像 创建云服务器 配置云服务器 制作云应用基础镜像 父主题： 私有镜像管理

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训练基础镜像详情（MPI） 介绍预置的mindspore_1.3.0镜像详情。 引擎版本：mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/min

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Notebook基础镜像ARM MindSpore ARM MindSpore包含三种镜像，mindspore_1.10.0-cann_6.0.1-py_3.7-euler_2.8.3，mindspore_1.9.0-cann_6.0.0-py_3.7-euler_2.8.3，mindspore1

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使用docker命令迁移镜像至SWR 场景描述 容器 镜像服务 提供了简便、易用的镜像托管和高效分发业务。当要迁移的镜像数量较少时，企业可以通过简单的docker pull、docker push命令行，将之前维护的镜像迁移到SWR上。 操作步骤 从源仓库下载镜像。 使用docker pull命令下载镜像。

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训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 镜像地址：swr.{region}.myhuaweicloud.com/aip/pytorch_1_8:train-pytorch_1

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

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训练基础镜像详情介绍 训练基础镜像列表 训练基础镜像详情（PyTorch） 训练基础镜像详情（TensorFlow） 训练基础镜像详情（Horovod） 训练基础镜像详情（MPI） 预置框架启动流程说明 父主题： 使用预置镜像

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Notebook基础镜像ARM TenSorFlow ARM TenSorFlow镜像包含两种，tensorflow1.15-mindspore1.7.0-cann5.1.0-euler2.8-aarch64、tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3

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。 确认镜像参数，阅读并选择“我已经阅读并同意《镜像制作承诺书》和《镜像免责声明》”，单击“立即创建”。 单击“提交”。 镜像制作过程大约持续10-15分钟，创建完成的镜像在“云服务器控制台 > 镜像 > 私有镜像”列表中。 父主题： 制作Windows私有镜像（基础镜像）

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准备工作 制作Docker镜像需上传制作好的“Dockerfile”文件，通过“选择部署来源”步骤放置在部署目标主机中。 Dockerfile是由一系列命令和参数构成的脚本，这些命令应用于基础镜像并最终创建一个新的镜像。它们简化了从头到尾的流程并极大的简化了部署工作。Dockerfile

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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命令保存为一个

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制作桌面私有镜像的基础镜像 操作场景 为保证麒麟镜像在更新时有用户可登录，需要将包含临时用户的云服务器转换成基础镜像进行备份，方便后续可通过该基础镜像进行镜像更新。 操作步骤 登录管理控制台。 在“服务列表 > 弹性云服务器”页面，单击已关机的基础云服务器所在行的“更多”，选择“镜像/磁盘

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本文以一个2048应用为例，讲述根据该应用编写Dockerfile文件构建镜像并上传至 容器镜像服务 的操作。您可以编写一个Dockerfile文件，以alpine:3.7为基础镜像，来构建一个2048容器镜像。已安装Docker，如未安装可参见安装Docker。已获取2048应用，并将该镜像下载至本地。组织用于隔离镜像，并为租户下用户指定不

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