關于modelarts自定義鏡像使用心得

1. 環境準備

1.1 前往CCE申請一個集群，并創建一個彈性云服務器，這樣云服務器里就安裝好了docker及相關環境的配置。選擇集群我使用如下配置，創建一個免費的VPC，其余默認。

1.2 創建節點，選擇需要的配置，由于構建鏡像不需要很高的配置，我這里僅選擇4核|8GB的機器，系統盤和數據盤依照個人喜好調整大小，其余配置默認。輸入密碼后無腦下一步直到創建完成。

1.3 創建一個彈性公網IP，并綁定云服務器，方便從本地進行連接，且可以從網絡上下載需要的文件。

2. 構建鏡像

2.1 登錄剛創建好的云服務器，我這里直接使用網頁連接，并使用docker pull拉取需要的鏡像，這邊我用的是swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ModelArts-job-dev-image/custom-cpu-base:1.3

不推薦直接使用commit的方式制作鏡像，故以下以Dockerfile制作鏡像的方式為例

若要安裝python2.7，建議安裝版本鏈接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda2-4.5.1-Linux-x86_64.sh

若要安裝python3.6，建議安裝版本鏈接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.5.1-Linux-x86_64.sh

假定下載后存儲路徑為/home，以安裝python3.6為例

>??vim Dockerfile

FROM?swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/modelarts-job-dev-image/custom-cpu-base:1.3

RUN?mkdir –p /home/install && cd /home/install && \

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-4.5.1-Linux-x86_64.sh --no-check-certificate && \

bash Miniconda3-4.5.1-Linux-x86_64.sh -b -p /home/miniconda3 && \

rm -rf /home/install

ENV PATH /home/miniconda3/bin:$PATH

ENV LD_LIBRARY_PATH /home/miniconda3/lib:$LD_LIBRARY_PATH

>??docker build --no-cache=true -t?生成的鏡像名?-f Dockerfile .

> docker push?生成的鏡像名

參考鏈接：

https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0087.html

Docker鏡像 ModelArts AI

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