镜像介绍

镜像主要用于容器化技术中，使得程序可以直接利用GPU资源，便于深度学习、高性能计算等任务的执行，同时简化环境配置和应用部署。不同镜像类型默认登陆名及端口号如下：

系统镜像

虚拟机，无任何预装环境，用户可根据项目需求自行选择Windows或者Ubuntu系统，并安装所需软件。

Windows系统： 通过图形界面进行系统管理和配置，对于不熟悉命令行的用户来说较为友好，Windows支持Windows Server 2019/2022版本。

Ubuntu系统： 通过命令行完成系统管理和配置任务通常，适合有一定技术背景的用户，Ubuntu支持22.04/24.04版本，Ubuntu可视化界面搭建可参考通过VNC搭建Ubuntu图形界面 (opens in a new tab)。

特别注意：通过系统镜像创建的实例为虚机类型，自制镜像后不支持发布至镜像社区。

基础镜像

Docker环境，内置主流框架及版本的镜像，用户可根据自身需求选择。基础镜像打包应用后，支持发布至镜像社区，镜像发布流程见发布社区镜像 (opens in a new tab)。

安装PyTorch 立即查看 (opens in a new tab)

安装TensorFlow 立即查看 (opens in a new tab)

安装其他版本的Python

构建一个虚拟环境名为：my-env，Python版本为3.7

conda create -n my-env python=3.7

更新bashrc中的环境变量

conda init bash && source /root/.bashrc

切换到创建的虚拟环境：my-env

conda activate my-env

验证

python

特别注意
首先平台镜像中有没有您需要的Torch、TensorFlow等框架的相应版本，如果有首选平台内置的镜像；

自制镜像

自制镜像是指用户通过自己创建的实例制作的镜像，社区镜像、基础镜像、系统镜像均可制作镜像。
除了在镜像列表中查看可以到您制作完成的镜像，还可以前往部署GPU实例页面，在平台镜像栏目进行查看：

可通过自制镜像启动一个新的实例，验证软件安装和配置是否符合预期。

社区镜像

社区镜像专是一个旨在为AI用户提供一个安全、高效、易于构建业务环境的内容平台。它允许用户上传、管理和公开自定义的容器镜像，以支持多样化的云计算和AI多样场景的需求。镜像发布流程见发布社区镜像 (opens in a new tab)。

核心功能

1. 镜像共享
   用户可以将自己的容器自制镜像发布到社区，与其他用户共享，促进知识与资源的传播。这种共享机制不仅加速了应用的部署，还增强了社区的协作精神。

2. 镜像发现
   镜像社区提供了多种搜索工具，用户可以通过镜像名称关键词、镜像作者名称或场景标签快速发现所需的镜像。帮助用户能够轻松找到预配置的应用镜像，快速上手。

3. 镜像使用
   用户可以直接在部署实例界面从社区选取镜像，这种即选即用的模式大大提高了部署效率，降低了技术门槛。

4. 用户自定义镜像
   用户可以根据自己的业务需求定制镜像，包括环境、应用栈和配置参数，实现个性化的解决方案。