Object Storage Service：構建含有OSS Connector for AI/ML環境的Docker鏡像

前提條件

• 已安裝Docker。

• 已建立訪問憑證設定檔和OSS Connector設定檔。具體操作，請參見配置OSS Connector for AI/ML。

樣本

以下樣本用於構建包含OSS Connector for AI/ML Python3.12版本的Docker鏡像：

1. 在Linux系統中建立用於構建Docker鏡像的文字檔Dockerfile。

   touch Dockerfile

2. 在Dockerfile文字檔中添加如下配置並儲存。

   # 基礎鏡像，可替換為使用者鏡像。
   FROM python:3.12.4
   # 設定工作目錄。
   WORKDIR /app
   # 將目前的目錄檔案複製到容器內/app目錄中，一般用於拷貝專案檔以及所需設定檔。
   COPY . /app
   # 安裝OSS Connector for AI/ML。
   RUN pip install osstorchconnector

3. 執行命令構建Docker鏡像。

   命令中的your_image_name為構建的鏡像名稱，請根據實際需要填寫。

   docker build -t your_image_name .

4. 執行命令啟動容器並掛載宿主機上的訪問憑證設定檔和OSS Connector設定檔。

   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

   啟動完容器後，你將獲得一個擁有OSS Connector for AI/ML的容器化環境。該環境中包含OSS Connector設定檔以及訪問憑證設定檔，如下圖所示。

   

相關文檔

在使用帶有OSS Connector for AI/ML的容器化環境進行訓練任務時，您可以：

• 使用OssMapDataset構建適用於隨機讀取操作的映射式資料集。具體操作，請參見使用OSS中的資料構建適用於隨機讀取的映射式資料集。

• 使用OssIterableDataset構建適用於流式順序訪問的可迭代式資料集。具體操作，請參見使用OSS中的資料構建適用於流式順序讀取的迭代式資料集。

• 使用OssCheckpoint實現OSS中Checkpoint的讀寫操作。具體操作，請參見使用OssCheckpoint讀寫checkpoint檔案。