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自定义深度学习容器 Deep Learnin
我们可以使用 Deep Learning Containers 自定义训练和推理,使用 Docker 文件添加自定义框架、库和包。
示例
在下面的示例 Dockerfile 中,我们将包含许多深度学习模型示例的示例 GitHub 存储库添加到 PyTorch Inference 深度学习容器中。 Amazon
# Take base container FROM 763104351884.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:2.4-cpu-py311-ec2 # Add custom stack of code RUN git clone https://github.com/aws-samples/deep-learning-models
使用 Docker 映像的自定义名称和自定义标签构建映像,同时指向您的个人 Docker 注册表(通常为您的用户名)。
docker build -f Dockerfile -t
<registry>
/<any name>
:<any tag>
推送至您的个人 Docker 注册表:
docker push
<registry>
/<any name>
:<any tag>
您可以使用以下命令运行容器:
docker run -it
< name or tag>
重要
你可能需要登录才能访问 Deep Learning Containers 图像存储库。在以下命令中指定您的区域:
aws ecr get-login-password --region
us-east-1
| docker login --username AWS --password-stdin763104351884
.dkr.ecr.us-east-1
.amazonaws.com