Abgeleiteten Container erstellen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie einen abgeleiteten Container auf der Grundlage eines der standardmäßig verfügbaren Deep Learning Container-Images erstellen.

Sie können zum Ausführen der Schritte in dieser Anleitung entweder Cloud Shell oder eine Umgebung verwenden, in der das Cloud SDK installiert ist.

Hinweis

Führen Sie zuerst die im Folgenden aufgeführten Schritte aus.

  1. Führen Sie die Einrichtungsschritte im Abschnitt „Hinweise“ von Erste Schritte mit einem lokalen Deep-Learning-Containeraus.

  2. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

    Weitere Informationen zum Aktivieren der Abrechnung

  3. Aktivieren Sie die Container Registry API.

    API aktivieren

Vorgehensweise

So erstellen Sie einen abgeleiteten Container:

  1. Erstellen Sie das anfängliche Dockerfile und führen Sie Änderungsbefehle aus.

    Zuerst legen Sie einen Container für Deep Learning-Container mit einem der verfügbaren Image-Typen an. Verwenden Sie dann conda-, pip- oder Jupyter-Befehle, um das Container-Image an Ihre Anforderungen anzupassen.

  2. Erstellen Sie das Container-Image und übertragen Sie es per Push.

    Erstellen Sie das Container-Image und übertragen Sie es per Push in einen Speicherort, auf den Ihr Compute Engine-Dienstkonto zugreifen kann.

Anfängliches Dockerfile erstellen und Änderungsbefehle ausführen

Verwenden Sie die unten aufgeführten Befehle, um einen Image-Typ für Deep Learning Container auszuwählen und eine geringfügige Änderung am Container-Image vorzunehmen. In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie mit dem neuesten TensorFlow-Image starten und das Image mit einem benutzerdefinierten TensorFlow-Rad ändern. Im folgenden Beispiel wird davon ausgegangen, dass sich eine Datei namens tensorflow.whl im selben Arbeitsverzeichnis wie Ihr Dockerfile befindet. Schreiben Sie die folgenden Befehle in das Dockerfile:

FROM gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-gpu:latest
COPY tensorflow.whl /tensorflow.whl # Copy from local file system to container
RUN pip uninstall -y tensorflow && \
    pip install -y /tensorflow.whl

Container-Image erstellen und per Push übertragen

Verwenden Sie die folgenden Befehle, um das Container-Image zu erstellen und per Push nach Container Registry zu übertragen. Dort können Sie über Ihr Google Compute Engine-Dienstkonto darauf zugreifen.

export PROJECT=$(gcloud config list project --format "value(core.project)")
docker build . -f Dockerfile.example -t "gcr.io/${PROJECT}/tf-custom:latest"
docker push "gcr.io/${PROJECT}/tf-custom:latest"