2.3. 管理自定义培训镜像

流程

1. 在终端窗口中，为您的工作创建一个目录，并更改到该目录。

2. 将 IMG 环境变量设置为自定义镜像的名称。在本节中的示例命令中，my_training_image 是自定义镜像的名称。

   export IMG=my_training_image

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3. 使用以下内容创建名为 Dockerfile 的文件：

   1. 使用 FROM 指令指定合适的基本培训镜像的位置。

      在以下命令中，将 _<base- training-image>_ 替换为您选择的基本培训镜像的名称：

      FROM quay.io/modh/<base-training-image>

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      示例：

      FROM quay.io/modh/ray:2.47.1-py311-cu121

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      FROM quay.io/modh/training:py311-rocm62-torch251

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   2. 使用 RUN 指令安装其他软件包。您还可以通过使用数字符号(#)为每个注释行添加注释到 Dockerfile。

      以下示例演示了如何安装 Python PyTorch 软件包的特定版本：

      # Install PyTorch
      RUN python3 -m pip install torch==2.5.1

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4. 构建 镜像文件。将 -t 选项与 podman build 命令一起使用，以创建指定自定义镜像名称和版本的镜像标签，以便更轻松地引用和管理镜像：

   podman build -t <custom-image-name>:_<version>_ -f Dockerfile

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   Example:

   podman build -t ${IMG}:0.0.1 -f Dockerfile

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   构建输出表示构建过程完成。

5. 显示镜像列表：

   podman images

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   如果成功创建了新镜像，则会将其包含在镜像列表中。

6. 将镜像推送到容器 registry 中：

   podman push ${IMG}:0.0.1

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7. 可选：使新镜像可供其他用户使用，如 将镜像推送到集成的 OpenShift 镜像 registry 中所述。

流程

1. 在一个终端窗口中，登录到 OpenShift CLI，如下例所示：

   $ oc login <openshift_cluster_url> -u <admin_username> -p <password>

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2. 将 IMG 环境变量设置为镜像的名称。在本节中的示例命令中，my_training_image 是镜像的名称。

   export IMG=my_training_image

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3. 登录到集成的镜像 registry：

   podman login -u $(oc whoami) -p $(oc whoami -t) $(oc registry info)

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4. 为集成镜像 registry 标记镜像：

   podman tag ${IMG} $(oc registry info)/$(oc project -q)/${IMG}

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5. 将镜像推送到集成的镜像 registry：

   podman push $(oc registry info)/$(oc project -q)/${IMG}

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6. 检索您想要的标签的镜像存储库位置：

   oc get is ${IMG} -o jsonpath='{.status.tags[?(@.tag=="<TAG>")].items[0].dockerImageReference}'

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   现在，任何用户都可以在 Ray 集群或培训工作的 image 参数中指定这个检索到的镜像位置值来使用您的镜像。