2.2. 创建自定义培训镜像

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. 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。

      培训镜像中的 Python 版本必须与工作台中的 Python 版本相同。

      • 要创建与 CUDA 兼容的 Ray 集群镜像，请指定与 CUDA 兼容的 Ray 基础镜像的位置，如下例所示：

        使用 Python 3.9 的 CUDA 兼容 Ray 基础镜像

        FROM quay.io/modh/ray:2.35.0-py39-cu121

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        使用 Python 3.11 的 CUDA 兼容 Ray 基础镜像

        FROM quay.io/modh/ray:2.35.0-py311-cu121

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      • 要创建与 ROCm 兼容的 Ray 集群镜像，请指定与 ROCm 兼容的 Ray 基础镜像的位置，如下例所示：

        使用 Python 3.9 兼容的 ROCm 基础镜像

        FROM quay.io/modh/ray:2.35.0-py39-rocm61

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        使用 Python 3.11 的 ROCm 兼容 Ray 基础镜像

        FROM quay.io/modh/ray:2.35.0-py311-rocm61

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      • 要创建与 CUDA 兼容的 KFTO 集群镜像，请指定 Developer Preview CUDA-compatible KFTO 基础镜像位置：

        使用 Python 3.11 的 CUDA 兼容 KFTO 基础镜像

        FROM quay.io/modh/training:py311-cuda121-torch241

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      • 要创建与 ROCm 兼容的 KFTO 集群镜像，请指定与 ROCm 兼容的 KFTO 基础镜像位置：

        使用 Python 3.11 的 ROCm-compatible KFTO 基础镜像

        FROM quay.io/modh/training:py311-rocm61-torch241

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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==2.4.0

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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 <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。