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OBS对象桶，用户可以自定义名称，例如：test-modelarts-xx -{OBS文件夹} # OBS文件夹，自定义名称，此处举例为pytorch - mnist-data # OBS文件夹，用于存放训练数据集，可以自定义名称，此处举例为mnist-data
模型的自定义镜像制作场景二 场景三：预置镜像既不满足软件环境要求，同时需要放入模型包，新的镜像超过35G，在服务器（如ECS）上制作。具体案例参考在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理。 图3 模型的自定义镜像制作场景三 约束限制 自定义镜像中不能包含恶意代码。
Notebook自定义镜像制作流程 图1 Notebook自定义镜像制作流程图（适用于场景一和场景二） 场景一：基于Notebook预置镜像或第三方镜像，在服务器上配置docker环境，编写Dockerfile后构建镜像并注册，具体案例参考在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用
平台约束）。具体案例参考： 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend）
在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 通过预置的镜像创建Notebook实例，在基础镜像上安装对应的自定义软件和依赖，在管理页面上进行操作，进而完成将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。镜像保存后，默认工作目录是根目录“/”路径。 保存的镜像中，安装的依赖包不丢
8，构建一个面向AI开发的新环境。 主要流程如下图所示： 图1 构建与调测镜像流程 本案例适用于华为云-北京四Region。 Notebook自定义镜像规范 制作自定义镜像时，Base镜像需满足如下规范： 基于昇腾、Dockerhub官网等官方开源的镜像制作，开源镜像需要满足如下操作系统约束： x86：Ubuntu18
使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 使用预置框架构建自定义镜像原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业；但是随着业务逻辑的逐渐复杂，您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候，可以使用预置框架构建自定义镜像，即在创建训练作业页面
在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 场景说明 本案例将基于ModelArts提供的MindSpore预置镜像，并借助ModelArts命令行工具(请参考ma-cli镜像构建命令介绍)，通过加载镜像构建模板并修改Dockerfile，构建出一个新镜像，最后注册后在Notebook使用。
在Notebook中构建一个新镜像：在ModelArts的开发环境Notebook中制作自定义镜像，镜像规范可参考创建模型的自定义镜像规范。 Step2 构建成功的镜像注册到镜像管理模块：将构建成功的自定义镜像注册到ModelArts的镜像管理模块中，方便下一步调试。 Step3 在No
在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 针对ModelArts目前不支持的AI引擎，您可以针对该引擎构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为模型。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成模型的创建，并部署成在线服务。 操作流程如下： 本地构建镜像：在本地制作自定义镜像包，镜像包规范可参考创建模型的自定义镜像规范。
Notebook自定义镜像故障基础排查 当制作的自定义镜像使用出现故障时，请用户按照如下方法排查： 用户自定义镜像没有ma-user用户及ma-group用户组； 用户自定义镜像中/home/ma-user目录，属主和用户组不是ma-user和ma-group； 用户自定义镜像必须满足
在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 场景说明 本文详细介绍如何将本地已经制作好的模型包导入ModelArts的开发环境Notebook中进行调试和保存，然后将保存后的镜像部署到推理。本案例仅适用于华为云北京四和上海一站点。 操作流程如下： Step1 在Notebook中复制模型包
rts提供自定义镜像功能支持用户自定义运行引擎。 ModelArts底层采用容器技术，自定义镜像指的是用户自行制作容器镜像并在ModelArts上运行。自定义镜像功能支持自由文本形式的命令行参数和环境变量，灵活性比较高，便于支持任意计算引擎的作业启动需求。 在制作自定义镜像的时候
04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练作业。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 openmpi-3.0.0 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时，
制作自定义镜像用于推理 模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练作业。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 pytorch-1.8.1 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时，
像。注册后的镜像可以用于创建Notebook。 在Notebook中使用自定义镜像创建Notebook并调试，调试成功后，保存镜像。 在Notebook中使用自定义镜像创建Notebook操作请参见基于自定义镜像创建Notebook实例。 保存Notebook镜像操作请参见保存Notebook镜像环境。
训练作业”，默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面，填写相关参数信息，然后单击“下一步”。 创建方式：选择“自定义算法”。 镜像来源：选择“自定义”。 镜像地址：Step5 制作自定义镜像中创建的镜像。“swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/deep-learning/tensorflow:2
制作自定义镜像 确认Docker Engine版本。执行如下命令。 docker version | grep -A 1 Engine 命令回显如下。 Engine: Version: 18.09.0 推荐使用大于等于该版本的Docker Engine来制作自定义镜像。
制作自定义镜像用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU）
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