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准备镜像环境 准备训练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，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理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 基础镜像 swr.cn-southwest-2
Step6 修改并上传镜像 1. 登录指令输入之后，使用下列示例命令： docker tag {image_url} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组
Step6 修改并上传镜像 1. 登录指令输入之后，使用下列示例命令： docker tag {image_url} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组
准备镜像环境 准备训练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，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理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 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像环境 准备训练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，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理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 基础镜像 swr.cn-southwest-2
ModelArts预置镜像更新说明 本章节提供了ModelArts预置镜像的变更说明 ，比如依赖包的变化，方便用户感知镜像能力的差异，减少镜像使用问题。 统一镜像更新说明 表1 统一镜像更新说明 镜像名称 更新时间 更新说明 mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
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
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
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使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口 当模型配置文件中定义了具体的端口号，例如：8443，创建AI应用没有配置端口（默认端口号为8080），或者配置了其他端口号，均会导致服务部署失败。您需要把AI应用中的端口号配置为8443，才能保证服务部署成功。 修改默认端口号，具体操作如下：
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
ECS中构建新镜像 通过ECS获取和上传基础镜像获取基础镜像后，可通过ECS运行Dockerfile文件，在镜像的基础上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压A
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
ModelArts统一镜像列表 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境，模型训练，服务部署，请参考统一镜像列表。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2
在Notebook里保存镜像时报错“Buildimge,False,Error response from daemon: Cannot pause container xxx”。 原因分析 执行镜像保存时，Notebook中存在状态为D的进程，会导致镜像保存失败。 解决方案 在Terminal里执行ps
enabled” 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 新安装的包与镜像中带的CUDA版本不匹配。 处理方法 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像，使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。 重装torch等，需要注意选择与上一步版本相匹配的版本。
在ModelArts使用自定义镜像创建训练作业时如何激活conda环境？ 由于训练作业运行时不是交互式的shell环境，因此无法直接使用“conda activate”命令激活指定的conda环境。但是，在自定义镜像中可参考以下命令激活conda环境： source /home/
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