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从0到1构建训练镜像 用户可以docker run -it {image-id-or-name} bash在容器内依次执行命令后commit为新的镜像。
输出结果完成后，作业容器需要在output目录创建一个名为“_SUCCESS”的标识文件，用于通知系统作业已完成。如果作业主动捕获到异常并失败退出，可在output目录创建一个名为“_FAILURE”的标识文件，用于通知系统作业已失败。
Dockerfile示例 启动命令： bash /home/Octopus/run.sh 镜像构建： docker build -f Dockerfile -t guikong:0.1 容器启动脚本示例 Resim结果转json示例 Json转pb文件示例 本地调试 命令示例： docker
作业输入输出规范 运行resim容器时，Octopus平台向容器中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为输入的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag output_dir: resim作业的运行结果输出的目录，例如/tmp/output
安全风险知会 自动驾驶云服务中，为了最大化资源利用率，租户的子用户可以共享计算资源用于运行容器化的作业。这意味着租户的不同子用户的容器化处理作业可以运行在同一个计算节点上，共享节点的CPU、内存、磁盘、操作系统内核等资源，这里就会存在容器逃逸的风险。
-output --test.bag --SUCCESS 其中，“SUCCESS”文件为标识文件，标识所在阶段的任务结束。
先在本地启动算法容器，等算法全部启动运行后，使用以下方法估计资源占用情况： docker stats my_container 其中my_container是运行容器的名称。
作业输入输出规范 用户完成自定义Rosbag转OpenData算子创建，运行作业容器时Octopus平台向其中注入以下环境变量： rosbag_path: 作为数据源的rosbag存放路径，例如/tmp/data/20220620.bag yaml_path: 启动数据收集任务的yaml
集群提供多种节点的混合部署，基于高性能网络模型提供全方位、多场景、安全稳定的容器运行环境，平台可以将集群统一纳管，更方便查看节点资源使用量和修改节点用途，以及设置资源规格。其中，cce-user-job集群需强制纳管以适配资源规格。
对于Dockerfile的统一构建方式如下： docker build –f [DockerfileName] –t [ImageName:ImageVersion] .
算法类型：固定为“容器镜像”。 算法名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。 算法描述：不得包含“@#$%^&*< > \”特殊字符，不得超过255个字符。 镜像选择：下拉选择仿真算法镜像。
算法类型：固定为“容器镜像”。 算法名称：只能包含数字、英文、中文、下划线、中划线，不得超过64个字符。 算法描述：不得包含“@#$%^&*< > \”特殊字符，不得超过255个字符。 镜像选择：下拉选择仿真算法镜像。
软件的计算机上输入"docker login -u cn-north-1@XXXXXXXXXX -p YYYYYYYYYYY swr.cn-north-1.myhuaweicloud.com"进行登录，然后输入"docker pull swr.cn-north-1.myhuaweicloud.com
常用操作 什么是ECS 创建容器应用基本流程 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用 3分钟创建一个游戏类容器应用 网络安全 什么是ECS 创建容器应用基本流程 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用
在docker客户端，用“docker tag”命令将要推送上库的本地镜像打标签为推送指令“docker push”后的镜像名称。
Dockerfile示例 启动命令： python3 /home/main/ros2opendata.py --lidar_calibration_id 5 构建镜像 运行命令： docker build -f dockerfile -t rosbag2opendata:0.1 .
build -f Dockerfile -t ros-hard-mining:0.1 本地调试 运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run -v ${HOME}/tmp/output:/tmp/output --env output_dir=/tmp/output
build -f Dockerfile -t ros-to-dataset:0.1 本地调试 准备一个待处理的rosbag，如~/data/20220620.bag，运行如下命令（基于上述示例镜像）： docker run -v ${HOME}/data/20220620.bag
数据集映射 DATASET_MAP {key1: value1, key2: value2} 以键值对提供数据集名称和容器内路径的变量，其中容器内路径参考数据集目录 模型存放目录 RESULT CCE: /tmp/result ModelArts： /home/ma-user/modelarts
COPY /path/to/requirements.txt /root RUN pip install –r /root/requirements.txt # 设置环境变量【可选】 ENV PYTHONUNBUFFERED 1 对于Dockerfile的统一构建方式如下： docker
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