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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。
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。
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。
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${image_name} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。
${image_name} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。
${image_name} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。
准备镜像 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。
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。
Standard镜像相关 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？
如何登录并上传镜像到SWR？ 本章节介绍如何上传镜像到容器镜像服务SWR。 Step1 登录SWR 登录容器镜像服务控制台，选择区域。 单击右上角“创建组织”，输入组织名称完成组织创建。
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。
自定义镜像的配置规范 镜像对外接口 设置镜像的对外服务接口，推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致，当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例，该镜像内含mnist数据集训练的模型，可以识别手写数字。
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。
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。
准备镜像 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。
制作自定义镜像用于推理 模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
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。
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。
制作自定义镜像用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 从0制作自定义镜像用于创建训练作业（PyTorch+CPU/GPU）
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