镜像管理 镜像管理简介 导入或上传镜像 安装容器引擎 获取镜像 制作Docker镜像 上传镜像到SWR镜像仓库 发布镜像 父主题： 用户指南（基因平台）

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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 pull swr

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发布镜像 您可以将创建的镜像发布到资产市场，供其他项目订阅和使用。 发布资产前，需要先设置商标。详细可参考商标设置。 单击项目名称，进入项目管理页面，选择“镜像”页签。 单击需要发布的镜像名称，进入镜像详情页面。 单击“操作”列的“发布”。 图1 发布镜像 在发布页面，填写发布镜像的相关信息。

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genomeagent镜像 使用genomeagent镜像 genomeagent镜像功能点介绍 父主题： 资产市场

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制作镜像 前提条件 制作私有镜像前，需先购买华为云 弹性云服务器 E CS ，在ECS上完成安装部署。 关于ECS配置说明： 建议选择公共镜像类型。 建议选择通用计算型或通用计算增强型规格。 目前华为云云商店支持基于华为云提供的公共镜像制作系统盘镜像发布到云商店，建议制作私有镜像的云服务

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准备镜像 镜像版本 本教程中用到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 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2

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镜像管理 Flexus L实例 镜像概述 登录应用镜像管理页面 使用私有镜像创建或切换Flexus L实例 创建Flexus L实例的私有镜像

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准备镜像 准备训练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，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理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 基础镜像 swr.cn-southwest-2

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准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题： 准备工作

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准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，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。 镜像版本 本教程中用到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 基础镜像 swr.cn-southwest-2

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准备镜像 准备训练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，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理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 基础镜像 swr.cn-southwest-2

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准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题： 准备工作

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准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，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。 镜像版本 本教程中用到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 基础镜像 swr.cn-southwest-2

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准备镜像 准备训练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，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理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 基础镜像 swr.cn-southwest-2

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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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准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题： 准备工作

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json”，该文件中的两个对象分别为源镜像仓库和目标镜像仓库（即Registry）的账号和密码；另一个为镜像列表文件“images.json”，文件内容由多条镜像同步规则组成，每一条规则包括一个源镜像仓库（键）和一个目标镜像仓库（值）。将这两个文件准备好以后，放在image-migrator工具

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流量镜像 开启流量镜像，在将请求发送给目标地址的同时，将同样的流量镜像到配置的目标地址。 YAML设置如下： spec: hosts: - forecast http: - route: - destination: host: forecast

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--sensors camera_encoded_1,pandar --number 10 USER root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-hard-mining:0.1 本地调试 运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run

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镜像管理 发布镜像 导入镜像 订阅镜像 更新镜像描述信息或者类型 删除镜像仓库 批量删除镜像tag 删除指定镜像tag 获取镜像列表 创建镜像 获取docker login指令 获取指定镜像的tag列表 父主题： 项目管理

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libpcl-dev USER root 构建镜像 运行命令 docker build -f Dockerfile -t ros-to-dataset:0.1 本地调试 准备一个待处理的rosbag，如~/data/20220620.bag，运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run

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