AI开发平台MODELARTS-示例:从0到1制作自定义镜像并用于训练(PyTorch+CPU/GPU):Step5 上传镜像至SWR服务

时间:2024-04-30 17:31:41

Step5 上传镜像至SWR服务

  1. 登录容器镜像服务控制台,选择区域,要和ModelArts区域保持一致,否则无法选择到镜像。
  2. 单击右上角“创建组织”,输入组织名称完成组织创建。请自定义组织名称,本示例使用“deep-learning”,下面的命令中涉及到组织名称“deep-learning”也请替换为自定义的值。
  3. 单击右上角“登录指令”,获取登录访问指令,本文选择复制临时登录指令。
  4. 以root用户登录本地环境,输入复制的SWR临时登录指令。
  5. 上传镜像至容器镜像服务镜像仓库。
    1. 使用docker tag命令给上传镜像打标签。
      #region和domain信息请替换为实际值,组织名称deep-learning也请替换为自定义的值。
      sudo docker tag pytorch:1.8.1-cuda11.1 swr.{region-id}.{domain}/deep-learning/pytorch:1.8.1-cuda11.1
      #此处以华为云cn-north-4为例
      sudo docker tag pytorch:1.8.1-cuda11.1 swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/deep-learning/pytorch:1.8.1-cuda11.1
    2. 使用docker push命令上传镜像。
      #region和domain信息请替换为实际值,组织名称deep-learning也请替换为自定义的值。
      sudo docker push swr.{region-id}.{domain}/deep-learning/pytorch:1.8.1-cuda11.1
      #此处以华为云cn-north-4为例
      sudo docker push swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/deep-learning/pytorch:1.8.1-cuda11.1
  6. 完成镜像上传后,在容器镜像服务控制台的“我的镜像”页面可查看已上传的自定义镜像。

    “swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/deep-learning/pytorch:1.8.1-cuda11.1”即为此自定义镜像的“SWR_URL”

support.huaweicloud.com/docker-modelarts/develop-modelarts-0097.html