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历史待下线案例

AI开发平台MODELARTS-示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）:Step5 上传镜像至SWR服务

Step5 上传镜像至SWR服务登录容器镜像服务控制台，选择区域，要和ModelArts区域保持一致，否则无法选择到镜像。单击右上角“创建组织”，输入组织名称完成组织创建。请自定义组织名称，本示例使用“deep-learning”，下面的命令中涉及到组织名称“deep-learning”也请替换为自定义的值。单击右上角“登录指令”，获取登录访问指令，本文选择复制临时登录指令。以root用户登录本地环境，输入复制的SWR临时登录指令。上传镜像至容器镜像服务镜像仓库。使用docker tag命令给上传镜像打标签。 #region和domain信息请替换为实际值，组织名称deep-learning也请替换为自定义的值。 sudo docker tag pytorch:1.8.1-cuda11.1 swr.{region-id}.{domain}/deep-learning/pytorch:1.8.1-cuda11.1 #此处以华为云cn-north-4为例 sudo docker tag pytorch:1.8.1-cuda11.1 swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/deep-learning/pytorch:1.8.1-cuda11.1 使用docker push命令上传镜像。 #region和domain信息请替换为实际值，组织名称deep-learning也请替换为自定义的值。 sudo docker push swr.{region-id}.{domain}/deep-learning/pytorch:1.8.1-cuda11.1 #此处以华为云cn-north-4为例 sudo docker push swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/deep-learning/pytorch:1.8.1-cuda11.1 完成镜像上传后，在容器镜像服务控制台的“我的镜像”页面可查看已上传的自定义镜像。 “swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/deep-learning/pytorch:1.8.1-cuda11.1”即为此自定义镜像的“SWR_URL”。

AI开发平台MODELARTS 历史待下线案例
AI开发平台MODELARTS-示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）:Step2 准备训练脚本并上传至OBS

Step2 准备训练脚本并上传至OBS 准备本案例所需的训练脚本“pytorch-verification.py”文件，并上传至OBS桶的“obs://test-modelarts/pytorch/demo-code/”文件夹下。 “pytorch-verification.py”文件内容如下： import torch import torch.nn as nn x = torch.randn(5, 3) print(x) available_dev = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu") y = torch.randn(5, 3).to(available_dev) print(y)

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AI开发平台MODELARTS-示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU）:Step1 创建OBS桶和文件夹

Step1 创建OBS桶和文件夹在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据集以及训练代码。需要创建的文件夹列表如表1所示，示例中的桶名称“test-modelarts”和文件夹名称均为举例，请替换为用户自定义的名称。创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。表1 OBS桶文件夹列表文件夹名称用途 “obs://test-modelarts/pytorch/demo-code/” 用于存储训练脚本文件。 “obs://test-modelarts/pytorch/log/” 用于存储训练日志文件。

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