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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
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
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
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend） 本案例介绍如何从0到1制作Ascend容器镜像，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MindSpore，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 约束限制
ModelArts支持的预置镜像列表 ModelArts预置镜像更新说明 ModelArts统一镜像列表 Notebook专属预置镜像列表 训练专属预置镜像列表 推理专属预置镜像列表 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
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
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
制作自定义镜像用于ModelArts Standard 自定义镜像使用场景 ModelArts支持的预置镜像列表 制作自定义镜像用于创建Notebook 制作自定义镜像用于训练模型 制作自定义镜像用于推理
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AI应用的自定义镜像规范。 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。
用户使用ma-cli制作自定义镜像失败，报错文件不存在（not found） 问题现象 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败，报错文件目录不存在。 图1 报错xxx not found 原因分析 复制的文件需要放在Dockerfile同级文件夹或者子目录中，不能放在Dockerfile上层目录。
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（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
模型使用CV2包部署在线服务报错 问题现象 使用CV2包部署在线服务报错。 原因分析 使用OBS导入元模型，会用到服务侧的标准镜像，标准镜像里面没有CV2依赖的so的内容。所以ModelArts不支持从对象存储服务（OBS）导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定义镜
训练镜像。 如镜像来源于第三方，设法找到自定义镜像的制作者咨询，制作者一般对镜像如何使用更加了解。 确定自定义镜像大小 自定义镜像的大小推荐15GB以内，最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。 ModelArts公共资源池的容器引擎空间
打印如下信息，表示上传镜像成功。 图7 成功上传镜像 Step8 注册镜像 镜像上传至SWR成功后，在ModelArts控制台的“镜像管理”页面中单击“注册镜像”。 图8 在ModelArts控制台注册镜像 在镜像源中，选择上一步中上传到SWR自有镜像仓中的镜像名，作为模型推理使用的镜像，架构选
打印如下信息，表示上传镜像成功。 图7 成功上传镜像 Step8 注册镜像 镜像上传至SWR成功后，在ModelArts控制台的“镜像管理”页面中单击“注册镜像”。 图8 在ModelArts控制台注册镜像 在镜像源中，选择上一步中上传到SWR自有镜像仓中的镜像名，作为模型推理使用的镜像，架构选
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
ModelArts平台从对象存储服务（OBS）中导入模型包适用于单模型场景。如果有多模型复合场景，推荐使用自定义镜像方式，通过从容器镜像（SWR）中选择元模型的方式创建AI应用部署服务。制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题： 导入模型
打印如下信息，表示上传镜像成功。 图5 成功上传镜像 Step8 注册镜像 镜像上传至SWR成功后，在ModelArts控制台的“镜像管理”页面中单击“注册镜像”。 图6 在ModelArts控制台注册镜像 在镜像源中，选择上一步中上传到SWR自有镜像仓中的镜像名，作为模型推理使用的镜像，架构选
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。 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.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2
准备镜像 准备大模型训练适用的容器镜像，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。 基础镜像地址 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 swr
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