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AI开发平台MODELARTS-Step2 制作自定义镜像:制作新镜像

AI开发平台MODELARTS-Step2 制作自定义镜像:制作新镜像

时间：2023-12-15 16:59:06

AI开发平台MODELARTS

制作新镜像

连接容器镜像服务。
1. 登录容器镜像服务控制台。
2. 选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。
  图3 获取登录指令
  - 此处生成的登录指令有效期为24小时，若需要长期有效的登录指令，请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效的登录指令后，在有效期内的临时登录指令仍然可以使用。
  - 登录指令末尾的域名为镜像仓库地址，请记录该地址，后面会使用到。
3. 在安装容器引擎的机器中执行上一步复制的登录指令。
登录成功会显示“Login Succeeded”。

拉取基础镜像或第三方镜像（此处以基础镜像举例，第三方镜像直接替换镜像地址）。
拉取步骤3 查询基础镜像中查询到的镜像或ModelArts提供的公共镜像（请参考预置镜像）。
```
docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/atelier/notebook2.0-pytorch-1.4-kernel-cp37:3.3.3-release-v1-20220114
```
也可以拉取其他的镜像，但如果在图2中，VIS字段是“PRIVATE”，则首先要执行SWR登录命令，再进行拉取。如何登录请参考登录SWR。

编写Dockerfile
本例的Dockerfile将基于PyTorch基础镜像安装pytorch 1.8, ffmpeg 3和gcc 8，构建一个面向AI任务的镜像。

Dockerfile的具体内容可参考Dockerfile文件（基础镜像为ModelArts提供）。

如果使用的基础镜像不是ModelArts提供的公共镜像，需要在Dockerfile文件中添加ModelArts指定的用户和用户组，具体可参考Dockerfile文件（基础镜像为非Model...。

构建镜像
 使用docker build命令从Dockerfile构建出一个新镜像。命令参数解释如下：
- “-t” 指定了新的镜像地址，包括{局点信息}/{组织名称}/{镜像名称}:{版本名称}，请根据实际填写。建议使用完整的swr地址，因为后续的调试和注册需要使用。
- “-f ”指定了Dockerfile的文件名，根据实际填写。
- 最后的“ . ”指定了构建的上下文是当前目录，根据实际填写。
```
docker build -t swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/sdk-test/pytorch_1_8:v2 -f Dockerfile .
```

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