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AI开发平台MODELARTS-在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理:本地构建镜像

时间：2024-10-16 17:00:44

AI开发平台MODELARTS

本地构建镜像

以linux x86_x64架构的主机为例，您可以购买相同规格的E CS 或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。

购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录弹性云服务器。镜像选择公共镜像，推荐使用ubuntu18.04的镜像。

图1 创建ECS服务器-选择X86架构的公共镜像

登录主机后，安装Docker，可参考Docker官方文档。也可执行以下命令安装docker。
```
curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh
sh get-docker.sh
```
获取基础镜像。本示例以Ubuntu18.04为例。
```
docker pull ubuntu:18.04
```

新建文件夹“self-define-images”，在该文件夹下编写自定义镜像的“Dockerfile”文件和应用服务代码“test_app.py”。本样例代码中，应用服务代码采用了flask框架。

文件结构如下所示

self-define-images/
    --Dockerfile
    --test_app.py

“Dockerfile”

From ubuntu:18.04
# 配置华为云的源，安装 python、python3-pip 和 Flask
RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak && \
  sed -i "s@http://.*security.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list && \
  sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list && \
  apt-get update && \
  apt-get install -y python3 python3-pip && \
  pip3 install  --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple  Flask

# 复制应用服务代码进镜像里面
COPY test_app.py /opt/test_app.py

# 指定镜像的启动命令
CMD python3  /opt/test_app.py

“test_app.py”

from flask import Flask, request
import json 
app = Flask(__name__)

@app.route('/greet', methods=['POST'])
def say_hello_func():
    print("----------- in hello func ----------")
    data = json.loads(request.get_data(as_text=True))
    print(data)
    username = data['name']
    rsp_msg = 'Hello, {}!'.format(username)
    return json.dumps({"response":rsp_msg}, indent=4)

@app.route('/goodbye', methods=['GET'])
def say_goodbye_func():
    print("----------- in goodbye func ----------")
    return '\nGoodbye!\n'


@app.route('/', methods=['POST'])
def default_func():
    print("----------- in default func ----------")
    data = json.loads(request.get_data(as_text=True))
    return '\n called default func !\n {} \n'.format(str(data))

# host must be "0.0.0.0", port must be 8080
if __name__ == '__main__':
    app.run(host="0.0.0.0", port=8080)