安装前准备
- 宿主机的操作系统满足兼容性要求,并查找的对应容器操作系统版本,详见表2。
- 宿主机已经安装过驱动和固件,详情请参见安装NPU驱动固件。
- 用户在宿主机自行安装docker(需注意,宿主机版本为Ubuntu 22.04时,docker版本要求大于等于21.10)。
- 获取OS基础镜像。
- 执行docker pull {OS名称:OS版本号}拉取OS基础镜像,OS名称需为小写字母,例如拉取OS基础镜像为Ubuntu 20.04,执行docker pull ubuntu:20.04。
- 如果获取openEuler20.03请参考拉取openEuler 20.03的OS基础镜像。
- CentOS 7.6基础镜像,建议从Ascend Hub上获取。
- 执行docker images命令查看宿主机上是否已存在所需的容器镜像。
- 执行docker pull {OS名称:OS版本号}拉取OS基础镜像,OS名称需为小写字母,例如拉取OS基础镜像为Ubuntu 20.04,执行docker pull ubuntu:20.04。
完成以上准备操作后,参考如下具体步骤完成容器部署:
- 请按照容器内操作系统类型,参考对应章节制作CANN容器镜像。
- 参考安装Ascend-Docker安装容器引擎插件。
- 参考部署容器镜像,使用Ascend-Docker容器引擎插件启动容器,完成容器内部署。
- (可选)如果需要在容器内搭建包含AI框架训练的容器镜像,请在完成以上容器内部署后,参考如下指导文档在容器内安装AI框架。
- TensorFlow:请根据所需版本,参考《CANN TensorFlow 1.15模型迁移指南》的“安装开源框架TensorFlow”和“安装框架插件包”章节或《CANN TensorFlow 2.6.5模型迁移指南》的“安装开源框架TensorFlow”和“安装框架插件包”章节安装。
- MindSpore:请根据所需版本,参考MindSpore官网安装。
- PyTorch:步骤1提供的Dockerfile示例脚本中包含了PyTorch 1.11.0版本安装的内容,如果用户需安装其他版本或者选择手动在容器内安装,请参考《Ascend Extension for PyTorch 配置与安装》安装。
父主题: 方式二:自行构建并部署容器镜像