本文将为您介绍如何通过Docker构建含有OSS Connector for AI/ML环境的镜像。
前提条件
已安装Docker。
已创建访问凭证配置文件和OSS Connector配置文件。具体操作,请参见配置OSS Connector for AI/ML。
示例
以下示例用于构建包含OSS Connector for AI/ML Python3.12版本的Docker镜像:
在Linux系统中创建用于构建Docker镜像的文本文件Dockerfile。
touch Dockerfile
在Dockerfile文本文件中添加如下配置并保存。
# 基础镜像,可替换为用户镜像。 FROM python:3.12.4 # 设置工作目录。 WORKDIR /app # 将当前目录文件复制到容器内/app目录中,一般用于拷贝项目文件以及所需配置文件。 COPY . /app # 安装OSS Connector for AI/ML。 RUN pip install osstorchconnector
执行命令构建Docker镜像。
命令中的
your_image_name
为构建的镜像名称,请根据实际需要填写。docker build -t your_image_name .
执行命令启动容器并挂载宿主机上的访问凭证配置文件和OSS Connector配置文件。
docker run -it --name new-container-name -v /root/.alibabacloud/credentials:/app/credentials -v /etc/oss-connector/config.json:/app/config.json your_image_name bash
启动完容器后,你将获得一个拥有OSS Connector for AI/ML的容器化环境。该环境中包含OSS Connector配置文件以及访问凭证配置文件,如下图所示。
相关文档
在使用带有OSS Connector for AI/ML的容器化环境进行训练任务时,您可以:
使用OssMapDataset构建适用于随机读取操作的映射式数据集。具体操作,请参见使用OSS中的数据构建适用于随机读取的映射式数据集。
使用OssIterableDataset构建适用于流式顺序访问的可迭代式数据集。具体操作,请参见使用OSS中的数据构建适用于流式顺序读取的迭代式数据集。
使用OssCheckpoint实现OSS中Checkpoint的读写操作。具体操作,请参见使用OssCheckpoint读写checkpoint文件。
文档内容是否对您有帮助?