ModelScope中怎么打包带cuda的镜像？

在ModelScope中打包带CUDA的镜像，需要遵循以下步骤和注意事项。以下是详细的指导：

1. 准备基础镜像

ModelScope提供了官方的基础镜像，这些镜像已经预装了CUDA、Python以及相关的计算框架（如PyTorch、TensorFlow等）。为了确保兼容性和性能，建议优先使用官方提供的基础镜像。

• 基础镜像地址：

  registry.{cn-hangzhou|us-east-1|ap-northeast-1}.aliyuncs.com/serverless_devs/modelscope
  

• 镜像标签示例：

  ubuntu20.04-cuda11.3.0-py37-torch1.11.0-tf1.15.5-1.5.0
  

• 选择合适的CUDA版本：根据您的模型需求，选择与之匹配的CUDA版本。例如，如果您的模型依赖CUDA 11.3，则应选择对应的基础镜像。

2. 编写Dockerfile

在Dockerfile中，您需要基于官方基础镜像构建自定义镜像，并添加您的模型文件、启动脚本和其他依赖项。

示例Dockerfile：

# 使用ModelScope官方基础镜像
FROM registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/serverless_devs/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.3.0-py37-torch1.11.0-tf1.15.5-1.5.0

# 复制算法包到镜像中
COPY your_model_files /home/model/

# 复制启动脚本
COPY run.sh /home/model/run.sh

# 暴露服务端口（HTTP服务监听端口必须为9999）
EXPOSE 9999

# 启动命令
CMD ["bash", "/home/model/run.sh"]

关键点说明：

• 基础镜像：确保选择的镜像包含所需的CUDA版本和计算框架。
• 算法包：将训练好的模型文件、代码文件（如.py文件）和库文件（如.so或.dll）复制到镜像中。
• 启动脚本：启动脚本负责初始化环境并启动HTTP服务程序。
• 端口配置：对外提供服务的HTTP接口必须监听端口9999。

3. 构建镜像

使用docker build命令构建镜像，避免使用docker commit创建镜像，以确保组件版本的一致性。

构建命令：

docker build -t your_image_name:tag .

注意事项：

• 镜像大小限制：未解压镜像的大小限制为15GB（适用于ACR个人版和企业版）。
• 避免特定依赖：不要在镜像中添加与GPU驱动密切相关的组件（如libcuda.so），以免因版本不匹配导致异常。

4. 上传镜像至阿里云容器镜像服务（ACR）

构建完成后，将镜像上传至阿里云容器镜像服务（ACR），以便后续在ModelScope或其他服务中使用。

上传步骤：

1. 登录ACR：

   docker login --username=<your_username> registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
   

2. 标记镜像：

   docker tag your_image_name:tag registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/your_namespace/your_image_name:tag
   

3. 推送镜像：

   docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/your_namespace/your_image_name:tag
   

5. 验证镜像功能

在本地或测试环境中运行镜像，确保其能够正常启动并提供服务。

运行命令：

docker run -d -p 9999:9999 your_image_name:tag

验证方法：

• 访问http://localhost:9999，检查HTTP服务是否正常响应。
• 确保模型推理功能正常。

6. 部署到ModelScope

将上传至ACR的镜像集成到ModelScope平台中，完成模型服务的部署。

部署步骤：

1. 在ModelScope控制台中，选择“模型中心-模型管理”菜单。
2. 点击“模型导入”，填写相关信息并提交。
3. 在模型联调页面，验证服务的可用性。

重要提醒

• 避免特定依赖：确保镜像不依赖特定的GPU驱动版本，以提高兼容性。
• 使用官方基础镜像：官方镜像经过优化和测试，能够提供更高的兼容性和性能。
• 端口配置：HTTP服务必须监听端口9999，否则可能导致服务无法正常调度。

通过以上步骤，您可以成功打包一个带有CUDA支持的ModelScope镜像，并将其部署到阿里云平台中。