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Lab界面和本地IDE仍可操作）。 快照中耗费的时间仍占用实例的总运行时长，如果在快照中时，实例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。
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。
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决？ 问题现象 保存镜像时报错“too many layers in your image”。 原因分析 用户创建Notebook时所选用的镜像是经过多次保存的自定义镜像或用户自行注册的镜像，基于该
常见问题 下线镜像对现有用户的使用是否有影响？ 下线镜像对已有用户不影响，用户可以继续使用已有实例启动Notebook，但是需要注意删除实例后无法再新建实例。 镜像下线后是否可以继续基于该镜像新建实例？ 镜像下线后无法使用该镜像新建实例，界面不会呈现了。 镜像下线后用户还想继续使用，怎么办？
已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 场景描述 本地已有镜像，需要做云上适配，用于ModelArts模型训练。 操作步骤 参考如下Dockerfile，修改已有镜像，使其符合模型训练的自定义镜像规范。 FROM {已有镜像} USER root # 如果已存在 gid
托管镜像到AI Gallery 创建镜像资产 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”，选择“镜像”。 在“创建镜像”弹窗中配置参数，单击“创建”。 表1 创建镜像 参数名称 说明 英文名称 必填项，镜像的英文名称。
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Tensorflow+GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
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。
镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？ 问题现象 在Notebook里保存镜像时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”。 原因分析
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像 准备训练Llama2-13B模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
Step2 构建成功的镜像注册到镜像管理模块 将Step1 在Notebook中构建一个新镜像中构建成功的自定义镜像注册到镜像管理中，方便后续使用。 登录ModelArts控制台，在左侧导航栏中选择“镜像管理”，单击“注册镜像”，进入注册镜像页面。 输入镜像源地址，选择架构和类型后，单击“立即注册”。
自定义镜像规范。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务：验证自定义镜像的API接口功能，无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为AI应用：将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的AI应用。 将AI应用部署为在线服务：将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux
镜像”下，选择未发布的镜像，单击镜像名称，进入镜像详情页。 在镜像详情页，单击右侧“发布”，在发布镜像页面编辑发布信息后，单击“发布”。 表1 发布镜像的参数说明 参数名称 说明 中文名称 镜像发布后显示的名称，在创建镜像时设置的名称，此处不可编辑。 描述 必填项，填写资产简介，镜像发布后将显示在镜像页签上，方便用户快速了解资产。
用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包，影响用户程序，如何解决？ 问题现象 用户的自定义镜像运行在Notebook里会查到一些额外的pip包。如下图所示，左侧为自定义镜像运行在本地环境，右侧为运行在Notebook里。 可能原因 Notebook自带moxing、m
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_
图1 训练作业的自定义镜像制作流程 场景一：预置镜像满足ModelArts训练平台约束，但不满足代码依赖的要求，需要额外安装软件包。 具体案例参考使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型。 场景二：已有本地镜像满足代码依赖的要求，但是不满足ModelArts训练平台约束，需要适配。
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