构建镜像（可选）

当用户公共镜像及企业镜像仓库中的镜像无法满足使用需求时，用户可选择构建私有镜像。本文将以克隆LLaMA-Factory为例，演示如何创建并配置Dockerfile文件，构建对应的镜像，并最终推送至目标镜像仓库，具体步骤可参看下文。

前提条件

待推送的镜像的镜像仓库可用的存储空间不少于20GB。
安装符合操作系统的Docker，具体步骤请参考Docker对应文档。

操作步骤

用户通过镜像方式挂载LLaMA Factory项目的数据，具体的操作步骤如下所示。

用户登录终端软件（例如：MobaXterm），自定义LLaMA Factory项目数据路径，执行如下所示的命令从GitHub上克隆一个名为“LLaMA-Factory”的仓库。示例页面如下图高亮②所示。
```
git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
```
仓库克隆完成后，打开已克隆的仓库，如下图高亮③所示，创建一个空Dockerfile文件，如下图高亮④所示。对应命令如下所示。
```
cd LLaMA Factory
touch Dockerfile
vim Dockerfile
```

打开文件后，将以下的文件内容复制至Dockerfile文件，用户可根据实际需求修改文件内容，示例文件如下所示。

FROM swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.1-cudnn9-devel
ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
ENV TZ=Asia/Shanghai
RUN  sed -i 's|http://ports.ubuntu.com|https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn|g' /etc/apt/sources.list

RUN apt update -y && \
    apt install -y curl wget net-tools git cmake poppler-utils tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim libopenblas-dev ninja-build build-essential pkg-config

RUN ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
ENV TIME_ZONE Asia/Shanghai
RUN apt-get update  && apt-get install tzdata -y && apt-get install openssh-server -y
RUN apt-get update && apt-get install -y vim telnet iputils-ping unzip bzip2
RUN mkdir -p /workspace/envs
#RUN rm -rf /opt/conda/envs
#RUN ln -s /workspace/envs  /opt/conda/envs
RUN ln -s /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh /etc/profile.d/conda.sh
ENV PATH /opt/conda/bin:$PATH
#RUN /opt/conda/bin/conda init bash --system && \
RUN apt-get install pip -y

# 设置Conda环境变量，包含预置路径和挂载路径
ENV CONDA_ENVS_PATH=/workspace/envs:/opt/conda/envs

RUN echo "export CONDA_ENVS_PATH=$CONDA_ENVS_PATH" >> /etc/profile.d/cuda.sh && \
        echo "export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH" >> /etc/profile.d/cuda.sh && \
    echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" >> /etc/profile.d/cuda.sh && \
    chmod +x /etc/profile.d/cuda.sh
WORKDIR /LLaMA-Factory
COPY . /LLaMA-Factory 
RUN . /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh && \
RUN conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ && \
        conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ && \
        conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ && \
        conda config --set channel_priority strict && \
        conda config --remove channels defaults && \
        conda create -p /opt/conda/envs/lf python=3.10 -y && \
        conda activate lf && \
        pip install -e ".[torch,metrics]" -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

# Dockerfile 中声明端口
EXPOSE 8080

说明

用户可按需修改workshop中的挂载目录、Conda环境名称，如果均使用默认值，可忽略该提示。

文件保存后，执行如下所示的命令根据当前目录下的Dockerfile构建一个新Docker镜像，并为该镜像指定一个标签，示例如上图高亮⑥所示。
```
docker build -t [镜像仓库地址/镜像名称:tag信息] .
```
镜像构建成功后，执行如下所示的命令，查看镜像是否存在。
```
docker images
```
确认镜像存在后，执行如下所示的命令，登录用户的镜像仓库，示例如下图高亮①所示。
```
docker login [镜像仓库域名] -u [用户名] -p [密码] 
```
登录用户的镜像仓库后，执行如下所示的命令将镜像推送到该镜像仓库，示例如上图高亮②所示，推送完成后显示如上图绿色高亮所示。
```
docker push [镜像仓库地址/镜像名称:tag信息]
```
说明
如果用户在此选择了北京一区的镜像仓库，则后续创建弹性容器集群时也必须选择北京一区。具体智算中心地址请以您实际获取的信息为准。