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如何禁止Ubuntu 20.04内核自动升级？ 场景描述 在Ubuntu 20.04每次内核升级后，系统需要重新启动以加载新内核。如果您已经安装了自动更新功能，则系统将自动下载和安装可用的更新，这可能导致系统在不经意间被重启，如果使用的软件依赖于特定版本的内核，那么当系统自动更新
type String 镜像类型。枚举值如下： BUILD_IN：系统内置镜像。 DEDICATED：用户保存的镜像。 update_at Long 镜像最后更新的时间，UTC毫秒。 visibility String 镜像可见度。枚举值如下： PRIVATE：私有镜像。 PUBLIC:
镜像过大，卸载原来的包重新打包镜像，最终镜像会变小吗？ 不会，反而会变大。因为Docker镜像的层原因，当前的镜像是基于原来的镜像制作，而原来的镜像层数是无法改变的，层不变的情况下，大小是不变的，卸载包或者删除数据集，会新增镜像层，镜像反而会变大，这和传统概念的存储不一样。 父主题：
弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 Step4 制作自定义镜像 目标：构建安装好如下软件的容器镜像，并使用ModelArts训练服务运行。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3
如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小？ 减小目的镜像大小的最直接的办法就是选择尽可能小且符合自己诉求的镜像，比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像，官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像，优选一个没有PyTorch环境或没有安装
lic镜像，而这个镜像又被镜像所有者删除，导致不可使用，用户需要联系对应的SWR镜像负责人，确认镜像是否存在。 该镜像不属于该租户（包括主账号和子账号），是其他人共享的public镜像，而这个镜像又被镜像所有者设置成private，导致不可使用，用户需要联系对应的SWR镜像负责人，确认镜像的属性。
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 Step4 制作自定义镜像 目标：构建安装好如下软件的容器镜像，并使用ModelArts训练服务运行。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3
训练专属预置镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表
Notebook基础镜像x86 自定义专用镜像 自定义镜像包含两种镜像：conda3-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04，conda3-ubuntu18.04，该类镜像是无AI引擎以及相关的软件包，镜像较小，只有2~5G。用户使用此类镜像做基础镜像，安装自己需要的
弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 Step4 制作自定义镜像 目标：构建安装好如下软件的容器镜像，并使用ModelArts训练服务运行。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3
1:8080/goodbye 如果验证自定义镜像功能成功，结果如下图所示。 图3 校验接口 上传自定义镜像至SWR服务。 完成自定义镜像上传后，您可以在“容器镜像服务>我的镜像>自有镜像”列表中看到已上传镜像。 将自定义镜像创建为模型 参考从容器镜像中选择元模型导入元模型，您需要特别关注以下参数：
境以容器镜像的方式保存下来。具体案例参考在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像。 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
选择“镜像管理”，进入镜像管理页面。 单击“注册镜像”，镜像源即为步骤1中推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可，或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册。 “架构”和“类型”根据实际情况选择，与镜像源保持一致。 注册镜像时，“架构”和“类型”需要和镜像源保持一
调试 将上传到SWR上的镜像注册到ModelArts的镜像管理中。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“镜像管理 ”，单击“注册镜像”，根据界面提示注册镜像。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。
弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18.04的镜像。 Step5 制作自定义镜像 目标：构建安装好如下软件的容器镜像，并使用ModelArts训练服务运行。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3
因运行时间到期停止，将导致镜像保存失败。 镜像保存成功后，实例状态变为“运行中”，用户可在“镜像管理”页面查看到该镜像详情。 单击镜像的名称，进入镜像详情页，可以查看镜像版本/ID，状态，资源类型，镜像大小，SWR地址等。 Step4 使用保存成功的镜像用于推理部署 将Step2
0-cann7.0.0 完成镜像上传后，在容器镜像服务控制台的“我的镜像”页面可查看已上传的自定义镜像。 “swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/deep-learning/pytorch:2.1.0-cann7.0.0”即为此自定义镜像的“SWR_URL”。
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-18.04的操作系统，避免出现版本不兼容的问题。
准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍
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