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表3 AI Gallery预置镜像列表 引擎类型 资源类型 版本名称 PyTorch NPU pytorch_2.0.1-cann_6.3.2-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64 GPU pytorch_2.0.0-cuda_11.7-py_3.9.11-ubuntu
18.04，建议不小于2U8G，本地存储空间100G，带EIP全动态BGP，按流量10M带宽） × 多机多卡 按需购买 （普通OBS桶） 包月购买 （HPC型500G） 免费 免费 包月购买 免费 包月购买 （Ubuntu 18.04，建议不小于2U8G，本地存储空间100G，带
-ubuntu18.04（详见引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64）。
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查询OS的配置参数 功能介绍 获取ModelArts OS服务的配置参数，如网络网段，用户资源配额等。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
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tf1.13-python3.6-gpu tf1.13-python3.6-cpu tf1.13-python3.7-cpu tf1.13-python3.7-gpu tf2.1-python3.7（待下线） tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu
查询OS的配额 功能介绍 获取ModelArts OS服务中部分资源的配额，如资源池配额、网络配额等。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
*archive.ubuntu.com@http://repo.huaweicloud.com@g" /etc/apt/sources.list && \ sed -i "s@http://.
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分层时，先构建不常变化的层，例如：先OS，再cuda驱动，再Python，再pytorch，再其他依赖包。 如果训练数据和代码经常变动，则不建议把数据、代码放到容器镜像里，避免频繁地构建容器镜像。 容器已经能满足隔离需求，不建议在容器内再创建多个conda env。
import os os.environ["NCCL_IB_TC"] = "128" os.environ["NCCL_IB_GID_INDEX"] = "3" os.environ["NCCL_IB_TIMEOUT"] = "22" 针对原因2，需要在代码中设置环境变量NCCL_SOCKET_IFNAME
注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 安装Docker 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。
注意：CPU架构必须选择鲲鹏计算，镜像推荐选择EulerOS。 图1 购买ECS Step2 安装Docker 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。
xxx.xxx.xxx.xxx:/ 示例：基于自定义镜像创建训练作业 指定命令行options参数提交训练作业 ma-cli ma-job submit --image-url atelier/pytorch_1_8:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu
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） 训练框架的自定义镜像约束 推荐自定义镜像使用ubuntu
使用从容器镜像中选择创建模型时，在构建镜像环节，需要采用业界公开的可信基础镜像，例如来自OpenEuler，Ubuntu等的发布镜像，镜像运行用户需要创建非root普通用户，不能采用root用户直接运行。
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