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# 构建镜像所需文件获取链接

|                           软件或文件                            |                                                                        获取方法                                                                         |
|:----------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|
|        mindspore-2.2.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl        |      [获取链接](https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/2.2.0/MindSpore/unified/aarch64/mindspore-2.2.0-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl)       |
|        mindspore-2.2.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl         |       [获取链接](https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/2.2.0/MindSpore/unified/x86_64/mindspore-2.2.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl)        |
|    Ascend-mindxdl-elastic_5.0.RC3_linux-aarch64.zip     |        [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/MindX/MindX%205.0.RC3/Ascend-mindxdl-elastic_5.0.RC3_linux-aarch64.zip)        |
|     Ascend-mindxdl-elastic_5.0.RC3_linux-x86_64.zip     |        [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/MindX/MindX%205.0.RC3/Ascend-mindxdl-elastic_5.0.RC3_linux-x86_64.zip)         |
|          torch-1.8.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl          |                    [获取链接](https://repo.huaweicloud.com/kunpeng/archive/Ascend/PyTorch/torch-1.8.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl)                     |
|        torch-1.8.1+cpu-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl         |                             [获取链接](https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.8.1%2Bcpu-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl)                              |
|     torch_npu-1.8.1.post2-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl     |         [获取链接](https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/download/v5.0.rc2-pytorch1.8.1/torch_npu-1.8.1.post2-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl)         |
|     torch_npu-1.8.1.post2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl      |         [获取链接](https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/download/v5.0.rc2-pytorch1.8.1/torch_npu-1.8.1.post2-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl)          |
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|          torch-1.11.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl          |        [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/MindX/OpenSource/python/packages/torch-1.11.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl)        |
|    torch_npu-1.11.0.post4-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl     |        [获取链接](https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/download/v5.0.rc3-pytorch1.11.0/torch_npu-1.11.0.post4-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl)        |
|     torch_npu-1.11.0.post4-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl     |        [获取链接](https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/download/v5.0.rc3-pytorch1.11.0/torch_npu-1.11.0.post4-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl)         |
|   tensorflow-1.15.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64..whl   | [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/MindX/OpenSource/python/packages/tensorflow-1.15.0-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl)  |
|   tensorflow-1.15.0-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl   | [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/MindX/OpenSource/python/packages/tensorflow-1.15.0-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl) |
|    tensorflow-2.6.5-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl    |  [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/MindX/OpenSource/python/packages/tensorflow-2.6.5-cp37-cp37m-manylinux2010_x86_64.whl)  |
|   tensorflow-2.6.5-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl    | [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/MindX/OpenSource/python/packages/tensorflow-2.6.5-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl)  |
|         Ascend-cann-kernels-910_7.0.RC1_linux.run          |              [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/CANN%207.0.RC1/Ascend-cann-kernels-910_7.0.RC1_linux.run)              |
|         Ascend-cann-kernels-910b_7.0.RC1_linux.run         |             [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/CANN%207.0.RC1/Ascend-cann-kernels-910b_7.0.RC1_linux.run)              |
|         Ascend-cann-nnrt_7.0.RC1_linux-aarch64.run         |             [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/CANN%207.0.RC1/Ascend-cann-nnrt_7.0.RC1_linux-aarch64.run)              |
|         Ascend-cann-nnrt_7.0.RC1_linux-x86_64.run          |              [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/CANN%207.0.RC1/Ascend-cann-nnrt_7.0.RC1_linux-x86_64.run)              |
|       Ascend-cann-tfplugin_7.0.RC1_linux-aarch64.run       |           [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/CANN%207.0.RC1/Ascend-cann-tfplugin_7.0.RC1_linux-aarch64.run)            |
|       Ascend-cann-tfplugin_7.0.RC1_linux-x86_64.run        |            [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/CANN%207.0.RC1/Ascend-cann-tfplugin_7.0.RC1_linux-x86_64.run)            |
|       Ascend-cann-toolkit_7.0.RC1_linux-aarch64.run        |            [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/CANN%207.0.RC1/Ascend-cann-toolkit_7.0.RC1_linux-aarch64.run)            |
|        Ascend-cann-toolkit_7.0.RC1_linux-x86_64.run        |            [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/CANN%207.0.RC1/Ascend-cann-toolkit_7.0.RC1_linux-x86_64.run)             |
|       Ascend-mindx-toolbox_5.0.RC3_linux-aarch64.run       |          [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/MindX/MindX%205.0.RC3/Ascend-mindx-toolbox_5.0.RC3_linux-aarch64.run)           |
|       Ascend-mindx-toolbox_5.0.RC3_linux-x86_64.run        |           [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/MindX/MindX%205.0.RC3/Ascend-mindx-toolbox_5.0.RC3_linux-x86_64.run)           |
|     Ascend-mindxsdk-mxvision_5.0.RC2_linux-aarch64.run     |        [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/MindX/MindX%205.0.RC2/Ascend-mindxsdk-mxvision_5.0.RC2_linux-aarch64.run)         |
|     Ascend-mindxsdk-mxvision_5.0.RC2_linux-x86_64.run      |         [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/MindX/MindX%205.0.RC2/Ascend-mindxsdk-mxvision_5.0.RC2_linux-x86_64.run)         |
|      h5py-3.1.0-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl       |    [获取链接](https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/MindX/OpenSource/python/packages/h5py-3.1.0-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl)     |
|                    libstdc++.so.6.0.24                     |                                              OS为CentOS时，通过find命令查询libstdc++.so.6.0.24文件所在路径，然后从host拷贝。                                              |

# 构建推理容器镜像
 ##  简介
基于镜像树结构来构建容器镜像，具有可扩展性。推理镜像树示意图如图1所示。

![输入图片说明](assets/133958_ffadd850_8238396.png)

表1 昇腾基础镜像树说明
| 镜像名       | 说明        |
|:-----------:| :-------------:|
|ascendbase-infer|安装系统组件等。|
|ascend-infer |安装离线推理引擎包nnrt等。|

## 前提条件
- 容器场景，需用户自行安装docker（版本要求大于等于18.03）。
- 容器OS镜像可从Docker Hub拉取。
- 宿主机已安装驱动和固件，安装操作可参考[《CANN 软件安装指南》](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/51RC2/envdeployment/instg)。

## 构建推理镜像步骤
1.以root用户登录服务器。

2.构建镜像ascendbase-infer。

a.进入Dockerfile所在路径（请根据实际路径修改）。
```
cd ascendbase-infer/{os}-{arch}
```
其中{os}表示容器镜像操作系统版本，{arch}表示架构，请根据实际情况替换。

b.请在当前目录准备以下文件

表2 所需文件

| 文件       | 说明     | 获取方法        |
|:-----------:| :-------------:| :-------------:|
|Dockerfile|制作镜像需要。|已存在于当前目录。用户可根据实际需要自行定制。 |
|EulerOS.repo | yum源配置文件。 | 仅容器镜像OS为EulerOS2.8时需准备。| 
|libstdc++.so.6.0.24|动态库文件。|仅当容器镜像OS为CentOS时需要准备libstdc++.so.6.0.24文件。可以通过find命令查询libstdc++.so.6.0.24文件所在路径，然后从host拷贝。|

c.在当前目录执行以下命令构建镜像ascendbase-infer。
```
docker build -t ascendbase-infer:base_TAG .
```
注意不要遗漏命令结尾的“.”，命令解释如表3所示。
如需在此步骤配置系统网络代理，命令参考如下：
```
docker build -t ascendbase-infer:base_TAG --build-arg http_proxy=http://proxyserverip:port --build-arg https_proxy=http://proxyserverip:port .
```
其中proxyserverip为代理服务器的ip地址，port为端口。

表3 命令参数说明
| 参数       | 说明        |
|:-----------:| :-------------:|
|ascendbase-infer:base_TAG|镜像名称与标签，建议将base_TAG命名为“日期-容器OS-架构”（例如“20210106-ubuntu18.04-arm64”）。|

当出现“Successfully built xxx”表示镜像构建成功。

4.基于镜像ascendbase-infer，构建镜像ascend-infer。
a.进入Dockerfile所在路径（请根据实际路径修改）。
```
cd ascend-infer
```
b.请在当前目录准备以下软件包和相关文件。

表4 所需软件或文件
| 软件或文件       | 说明     | 获取方法        |
|:-----------:| :-------------:| :-------------:|
|Ascend-cann-nnrt_{version}_linux-{arch}.run|离线推理引擎包。其中{version}表示软件包版本，{arch}表示架构。 |[获取链接](https://www.hiascend.com/software/cann/commercial) |
|Dockerfile |制作镜像需要。|已存在于当前目录。用户可根据实际需要自行定制。 |
|ascend_install.info |软件包安装日志文件 |已存在于当前目录。 |
|version.info | driver包版本信息文件 | 已存在于当前目录。| 

c.在当前目录执行以下命令构建镜像ascend-infer。
```
docker build -t ascend-infer:infer_TAG --build-arg BASE_VERSION=base_TAG --build-arg .
```
注意不要遗漏命令结尾的“.”命令解释如表5所示。

表5 命令参数说明
| 参数       | 说明        |
|:-----------:| :-------------:|
|ascend-infer:infer_TAG|镜像名称与标签，建议将infer_TAG命名为“软件包版本-容器OS-架构”（例如“20.2.rc1-ubuntu18.04-arm64”）。|
|--build-arg | 指定dockerfile文件内的参数。|
| BASE_VERSION| base_TAG为3.c中设置的镜像标签。|

当出现“Successfully built xxx”表示镜像构建成功。

5.构建完成后，执行以下命令查看镜像信息。
```
docker images
```

# 构建训练镜像步骤
## 简介

本文档基于镜像树结构来构建容器镜像，具有可扩展性。
训练镜像树示意图如图2所示。

图2 训练镜像树示意图

![输入图片说明](assets/asdfsfd.png)

表6 昇腾基础镜像树说明
| 镜像名| 说明|
|:-----------:| :-------------:|
|ascendbase-toolkit|安装系统组件及python第三方依赖等。|
|ascend-toolkit|安装训练软件包toolkit等。|
|ascend-tensorflow|安装框架插件包tfplugin和Tensorflow框架。|

## 前提条件
- 容器场景，需用户自行安装docker（版本要求大于等于18.03）。
- 容器OS镜像可从Docker Hub拉取。
  由于 Docker Hub 中不存在 openeuler 20.03 的镜像，如果需要可参考以下网址自行获取：
  - aarch64：http://repo.openeuler.org/openEuler-20.03-LTS-SP2/docker_img/aarch64/
  - x86_64：http://repo.openeuler.org/openEuler-20.03-LTS-SP2/docker_img/x86_64/
- 宿主机已安装驱动和固件，详情请参见[《CANN 软件安装指南》](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/51RC2/envdeployment/instg)。

## 操作步骤
1.以root用户登录服务器。

2.构建镜像ascendbase-toolkit。

a.进入Dockerfile所在路径（请根据实际路径修改）。
```
cd ascendbase-toolkit/{os}-{arch}
```
其中{os}表示容器镜像操作系统版本，{arch}表示架构，请根据实际情况替换。

b.请在当前目录准备以下文件。

表7 所需文件
|文件|说明|获取方法|
|:-----------:| :-------------:| :-------------:|
|Dockerfile|制作镜像需要。|已存在于当前目录。用户可根据实际需要自行定制。|
|libstdc++.so.6.0.24|动态库文件。|仅当容器镜像OS为CentOS时需要准备libstdc++.so.6.0.24文件。可以通过find命令查询libstdc++.so.6.0.24文件所在路径，然后从host拷贝。|

c.在当前目录执行以下命令构建镜像ascendbase-toolkit。
```
docker build -t ascendbase-toolkit:base_TAG .
```
注意不要遗漏命令结尾的“.”，命令解释如表8所示。构建镜像时，如果在pip安装python依赖包时出现超时或证书错误，请修改Dockerfile更换pip源。
如需在此步骤配置系统网络代理，命令参考如下：
```
docker build -t ascendbase-toolkit:base_TAG --build-arg http_proxy=http://proxyserverip:port --build-arg https_proxy=http://proxyserverip:port .
```
其中proxyserverip为代理服务器的ip地址，port为端口。

表8 命令参数说明
|参数|说明|
|:-----------:| :-------------:|
|ascendbase-toolkit:base_TAG|镜像名称与标签，建议将base_TAG命名为“日期-容器OS-架构”（例如“20210106-ubuntu18.04-arm64”）。|

当出现“Successfully built xxx”表示镜像构建成功。

3.基于镜像ascendbase-toolkit，构建镜像ascend-toolkit。

a.进入Dockerfile所在路径（请根据实际路径修改）。
```
cd ascend-toolkit
```
请在当前目录准备以下软件包和相关文件。

表9 所需软件或文件
|软件或文件|说明|获取方法|
|:-----------:| :-------------:|:-------------:|
|Ascend-cann-toolkit_{version}_linux-{arch}.run|深度学习加速引擎包。其中{version}表示软件包版本，{arch}表示架构。|[获取链接](https://www.hiascend.com/software/cann/commercial)|
|Dockerfile|制作镜像需要。|已存在于当前目录。用户可根据实际需要自行定制。|


c.在当前目录执行以下命令构建镜像ascend-toolkit。
```
x86_64: docker build -t ascend-toolkit:toolkit_TAG --build-arg BASE_VERSION=base_TAG .
aarch64: docker build -t ascend-toolkit:toolkit_TAG --build-arg BASE_VERSION=base_TAG -f Dockerfile_aarch64 .
```
注意不要遗漏命令结尾的“.”，命令解释如表4-5所示。

表10 命令参数说明
|参数|说明|
|:-----------:| :-------------:|
|ascend-toolkit:toolkit_TAG|镜像名称与标签，建议将toolkit_TAG命名为“软件包版本-容器OS-架构”（例如“20.2.rc1-ubuntu18.04-arm64”）。|
|--build-arg|指定dockerfile文件内的参数。|
|BASE_VERSION|base_TAG为3.c中设置的镜像标签。|

当出现“Successfully built xxx”表示镜像构建成功。

4.基于镜像ascend-toolkit，构建镜像ascend-tensorflow。

a.进入Dockerfile所在路径(请根据实际路径修改）。
```
cd ascend-tensorflow
```
b.请在当前目录准备以下软件包和相关文件。

表11 所需软件或文件
|软件或文件|说明|获取方法|
|:-----------:| :-------------:|:-------------:|
|Ascend-cann-tfplugin_{version}_linux-{arch}.run|框架插件包。其中{version}表示软件包版本，{arch}表示架构。|[获取链接](https://www.hiascend.com/software/ai-frameworks/commercial-tf)|
|tensorflow-1.15.0-cp37-cp37m-*.whl|tensorflow框架whl包|可参考《[CANN 软件安装指南](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/51RC2/envdeployment/instg)》中“安装深度学习框架”章节。|
|Dockerfile|制作镜像需要。|已存在于当前目录。用户可根据实际需要自行定制。|
|ascend_install.info |软件包安装日志文件 |已存在于当前目录。|
|version.info | driver包版本信息文件 |已存在于当前目录。| 

c.在当前目录执行以下命令构建镜像ascend-tensorflow。
```
docker build -t ascend-tensorflow:tensorflow_TAG --build-arg BASE_VERSION=toolkit_TAG .
```
注意不要遗漏命令结尾的“.”，命令解释如表12所示
如需在此步骤配置系统网络代理，命令参考如下：
```
docker build -t ascend-tensorflow:tensorflow_TAG --build-arg BASE_VERSION=toolkit_TAG --build-arg http_proxy=http://proxyserverip:port --build-arg https_proxy=http://proxyserverip:port .
```
其中proxyserverip为代理服务器的ip地址，port为端口。

表12 命令参数说明
|参数|说明|
|:-----------:| :-------------:|
|ascend-tensorflow:tensorflow_TAG|镜像名称与标签，建议将tensorflow_TAG命名为“软件包版本-容器OS-架构”（例如“20.2.rc1-ubuntu18.04-arm64”）。|
|--build-arg|指定dockerfile文件内的参数。|
|BASE_VERSION|toolkit_TAG为4.c中设置的镜像标签。|

当出现“Successfully built xxx”表示镜像构建成功。

5.构建完成后，执行以下命令查看镜像信息。
```
docker images
```
## 公网URL，用于下载系统依赖或python第三方库
```
ubuntu.com
gcc.gnu.org
myhuaweicloud.com
pypi.doubanio.com
bootstrap.pypa.io
repo.huaweicloud.com
mirrors.huaweicloud.com
pypi.mirrors.ustc.edu.cn
mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn

```
## 注意事项
- 如果下载系统依赖时官方源太慢的话，可以自行设置其他源。
- 如果pip官方源太慢的话，可以自行设置其他源。
## License

[Apache License 2.0](LICENSE)

提供Ascend相关的Dockerfile示例，展示如何创建docker镜像。

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git@gitee.com:ascend/ascend-docker-image.git

ascend

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ascend-docker-image

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