更新时间:2024-11-21 GMT+08:00
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Notebook专属预置镜像列表

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。

ModelArts开发环境提供的预置镜像主要包含:

  • 常用预置包:基于标准的Conda环境,预置了常用的AI引擎,常用的数据分析软件包,例如Pandas,Numpy等,常用的工具软件,例如cuda,cudnn等,满足AI开发常用需求。
  • 预置Conda环境:每个预置镜像都会创建一个相对应的Conda环境和一个基础Conda环境python(不包含任何AI引擎),如预置MindSpore所对应的Conda环境如下。

    用户可以根据是否使用AI引擎Mindspore参与功能调试,选择不同的Conda环境。

  • Notebook:是一款Web应用,用户能够在界面编写代码,并且将代码、数学方程和可视化内容组合到一个文档中。
  • JupyterLab插件:插件包括规格切换,分享案例到AI Gallery进行交流,停止实例(实例停止后CPU、Memory不再计费)等,提升用户体验。
  • 支持SSH远程连接功能:通过SSH连接启动实例,在本地调试就可以操作实例,方便调试。
  • 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。

开发环境预置镜像分为X86和ARM两类:

表1 X86预置镜像列表

引擎类型

镜像名称

PyTorch

pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04

pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04

pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04

Tensorflow

tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04

tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04

MindSpore

mindspore1.7.0-cuda10.1-py3.7-ubuntu18.04

mindspore1.7.0-py3.7-ubuntu18.04

mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04

mindspore1.2.0-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

tensorflow1.15-mindspore1.7.0-cann5.1.0-euler2.8-aarch64

tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3

MindSpore

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

mindspore1.7.0-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3

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,安装自己需要的引擎版本和依赖包,可扩展性更高。并且这些镜像预置了一些开发环境启动所必要的配置,用户无需对此做任何适配,安装所需的软件包即可使用。

此类镜像为最基础的镜像,主要应对用户做自定义镜像时基础镜像太大的问题,所以镜像中未安装任何组件;如果需使用OBS SDK相关功能,推荐使用ModelArts SDK进行文件复制等操作,详细操作请参考文件传输

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