Object Storage Service:AI/ML環境用のOSSコネクタを含むDockerイメージを構築する

前提条件

• Dockerがインストールされています。

• アクセス資格情報設定ファイルとOSSコネクタ設定ファイルが作成されます。 詳細については、「Configure OSS Connector for AI/ML」をご参照ください。

例

次の例では、OSS Connector for AI/ML Python3.12を含むDockerイメージを構築する方法について説明します。

1. LinuxでDockerfileという名前のテキストファイルを作成して、Dockerイメージを構築します。

   touch Dockerfile

2. 以下の設定をDockerfileファイルに追加し、ファイルを保存します。

   # Specify the base image. You can replace the base image with a user image. 
   FROM python:3.12.4
   # Specify the working directory. 
   WORKDIR /app
   # Copy the files in the current directory to the /app directory in the container. In most cases, the COPY command is used to copy the project file and the required configuration file. 
   COPY . /app
   # Install OSS Connector for AI/ML. 
   RUN pip install osstorchconnector

3. 次のコマンドを実行して、Dockerイメージをビルドします。

   コマンドのyour_image_nameは、ビルドするイメージの名前を指定します。 ビジネス要件に基づいてパラメーターを指定します。

   docker build -t your_image_name .

4. 次のコマンドを実行してコンテナーを起動し、ホストにアクセス資格情報設定ファイルとOSSコネクタ設定ファイルをマウントします。

   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

   コンテナーを起動すると、OSS Connector for AI/MLがインストールされているコンテナー化された環境になります。 この環境には、次の図に示すように、OSSコネクタ設定ファイルとアクセス資格情報設定ファイルが含まれています。

   

関連ドキュメント

トレーニングタスクにOSS Connector for AI/MLがインストールされているコンテナ化環境を使用する場合、次の操作を実行できます。

• OssMapDatasetを使用して、ランダム読み取り操作に適したマップデータセットを作成します。 詳細については、「OSSでデータを使用してランダム読み取りに適したマップデータセットを作成する」をご参照ください。

• OssIterableDatasetを使用して、連続アクセスをストリーミングするための反復可能なデータセットを構築します。 詳細については、「OSSでデータを使用して、連続ストリーミング読み取りに適した反復データセットを作成する」をご参照ください。

• OssCheckpointを使用して、OSSのチェックポイントに読み取りおよび書き込み操作を実装します。 詳細については、「OSSでのチェックポイントの保存とアクセス」をご参照ください。