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com/ma-group/pytorch_2_1_ascend:20240606 2. 上传镜像至镜像仓库。 docker push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例: docker push swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.co
com/ma-group/pytorch_2_1_ascend:20240606 2. 上传镜像至镜像仓库。 docker push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例: docker push swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.co
exceeded问题,需要配置下docker代理。 vi /etc/docker/daemon.json 文件中写入以下内容,并保存文件 { "registry-mirrors":[ "https://docker.m.daocloud.io", "https://docker.jianmuhub
登录指令输入之后,使用下列示例命令。 docker tag sdxl-train:0.0.1 <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> docker push <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
客户端上传镜像,是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点,根据机器所在区域有两种网络链路可以选择: 如果机器与容器镜像仓库在同一区域,则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域,则上传镜像走公网链路,机器需要绑定弹性公网IP。
安装Docker。 以Linux x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh
客户端上传镜像,是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点,根据机器所在区域有两种网络链路可以选择: 如果机器与容器镜像仓库在同一区域,则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域,则上传镜像走公网链路,机器需要绑定弹性公网IP。
cend:20240606 2. 上传镜像至镜像仓库。 nerdctl --namespace k8s.io push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例: nerdctl --namespace k8s.io push swr.cn-southwest-2
cend:20240606 2. 上传镜像至镜像仓库。 nerdctl --namespace k8s.io push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例: nerdctl --namespace k8s.io push swr.cn-southwest-2
cend:20240606 2. 上传镜像至镜像仓库。 nerdctl --namespace k8s.io push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例: nerdctl --namespace k8s.io push swr.cn-southwest-2
行时有空间大小限制,当用户的模型文件或者其他自定义文件,系统文件超过Docker size大小时,会提示镜像内空间不足。 处理方法 公共资源池容器Docker size的大小最大支持50G,专属资源池Docker size的大小最大支持50G。 如果使用的是OBS导入或者训练导入
客户端上传镜像,是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点,根据机器所在区域有两种网络链路可以选择: 如果机器与容器镜像仓库在同一区域,则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域,则上传镜像走公网链路,机器需要绑定弹性公网IP。
/home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory 构建新镜像: docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx
e构建镜像命令: # cd 到Dockerfile所在目录下,输入构建命令 # docker build -t ${image_name}:${image_version} . # 例如 docker build -t pytorch-1.13-cuda11.3-cudnn8-ubuntu18
/home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory 构建新镜像: docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx
Notebook专属预置镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像,可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch,Tensorflow,MindSpore等常用AI引擎框架,镜像命名以AI引擎为主,并且每个镜像里面都预置了很多常用包,用户可以直接使用而无需重新安装。
图7 检查固件和驱动版本 安装docker环境。 先执行“docker -v”检查机器是否已安装docker,若已安装,则可跳过此步骤。 安装docker命令如下。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io,否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取: 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io images pull
greater than the threshold (25G)”,镜像创建失败。 原因分析 镜像保存本质是通过在资源集群节点上的agent中进行了docker commit,再配合一系列自动化操作来上传和更新管理数据等。每次Commit都会带来额外的一些开销,层数越多镜像越大,如果多次保存后
containerd 默认命名空间是 k8s.io。所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io,否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取: 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io images pull