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导出conda环境。 启动线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on container # 基于想要迁移的base环境创建一个名为pytorch的conda环境
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io，否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io images pull
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
调用moxing.file.copy_parallel()将文件从开发环境的OBS桶中复制到其他OBS桶里，但是桶内没有出现目标文件。 使用MoXing复制数据不成功，出现报错。如： ModelArts开发环境使用MoXing复制OBS数据报错：keyError: 'request-id'
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io，否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io images pull
安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh
安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh
使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab是一个交互式的开发环境，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。可以说，JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。 ModelArts支持通过JupyterLab工
检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64
yaml创建pod。 kubectl apply -f config.yaml 检查pod启动情况，执行下述命令。如果显示“1/1 running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 进入容器，{pod_name}替换为您的pod名字（get pod中显示的名
在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件，开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台，选择“开发环境 > Notebook”。 打开“运行中”的Notebook实例进入JupyterLab页面，在待分享的ipynb文件右侧，单击“创建分享”按钮，弹出“发布AI
安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
说明： 为保证数据安全，请勿输入敏感信息，例如明文密码。 环境变量 - 根据业务需求增加环境变量。训练容器中预置的环境变量请参见管理训练容器环境变量。 单击“本地上传”可以本地批量导入环境变量，需要按模板填写环境变量且总数不能超过100条，否则会导入失败。 说明： 为保证数据安全，请勿输入敏感信息，例如明文密码。
不在同一个主账号下，如何使用他人的自定义镜像创建Notebook？ 如何登录并上传镜像到SWR？ 在Dockerfile中如何给镜像设置环境变量？ 如何通过docker镜像启动容器？ 如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源？ ModelArts的自定义镜像软件版本匹配有哪些注意事项？
导出conda环境。 启动线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on container # 基于想要迁移的base环境创建一个名为pytorch的conda环境
检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc
ModelArts的Notebook是否支持Keras引擎？ 开发环境中的Notebook支持。训练作业和模型部署（即推理）暂时不支持。 Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本
检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64
认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。
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