构建训练&推理容器镜像（Debian系列）

本章节以在容器镜像Ubuntu 20.04上为例，制作包含CANN软件包Toolkit/NNAE、Kernels和PyTorch框架的CANN训练&推理容器镜像。

可以参考本节内容定制修改Dockerfile，自定义制作CANN容器镜像。

1. 执行如下命令，在任意目录（如“/home”）新建ascend-cann文件夹。

   1	mkdir ascend-cann

2. 执行如下命令，进入ascend-cann目录。

   1	cd ascend-cann

   请在当前目录准备以下软件包。

   表1 所需软件或文件

   软件或文件	说明	获取方法
   Toolkit或NNAE	ToolKit和NNAE根据业务场景选其一安装。	参见准备软件包。
   Kernels（可选）	二进制算子包，可以节省算子编译时间，根据业务场景可选安装。
   torch-*.whl	torch包	参考《Ascend Extension for PyTorch 配置与安装》中的“安装PyTorch框架”章节获取Python3.7.5对应的torch 1.11.0软件包。 因为示例脚本中默认安装Python3.7.5，支持用户自定义修改dockerfile脚本中安装的Python版本和所需torch包。
   torch_npu-*.whl	torch_npu插件包	参考《Ascend Extension for PyTorch 配置与安装》中的“安装torch_npu插件”章节《Ascend Extension for PyTorch 配置与安装》中的“安装torch_npu插件”章节获取Python3.7.5对应的torch_npu 1.11.0软件包。 因为示例脚本中默认安装Python3.7.5，支持用户自定义修改dockerfile脚本中安装的Python版本和所需torch_npu包。
   apex-*.whl	apex软件包	参考《Ascend Extension for PyTorch 配置与安装》中的“（可选）安装APEX模块”章节获取

3. 执行vi Dockerfile命令新建Dockerfile文件，添加如下内容。用户可以根据操作系统类型和待安装的软件包，自行修改脚本中的加粗字体信息。

   ARG BASE=$BASE
   FROM $BASE
   
   WORKDIR /tmp
   COPY . ./
   
   ENV LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/python3.7.5/lib:$LD_LIBRARY_PATH
   ENV PATH=/usr/local/python3.7.5/bin:$PATH
   
   # 设置驱动路径环境变量
   ARG ASCEND_BASE=/usr/local/Ascend
   ENV LD_LIBRARY_PATH=\
   $ASCEND_BASE/driver/lib64:\
   $ASCEND_BASE/driver/lib64/common:\
   $ASCEND_BASE/driver/lib64/driver:\
   $ASCEND_BASE/driver/tools/hccn_tool/:/lib64:\
   $LD_LIBRARY_PATH
   
   SHELL ["/bin/bash","-c"]
   
   # 1 环境准备
   RUN apt update && \
       apt install -y gcc g++ make cmake libsqlite3-dev zlib1g-dev libssl-dev libffi-dev libbz2-dev liblzma-dev wget && \
       wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.5/Python-3.7.5.tgz --no-check-certificate && \
       tar -zxvf Python-3.7.5.tgz && \
       cd Python-3.7.5 && \
       ./configure --prefix=/usr/local/python3.7.5 --enable-loadable-sqlite-extensions --enable-shared && \
       make -j16 && make install && \
       cd /tmp && \
       mkdir ~/.pip && \
       echo -e '[global]\nindex-url = https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple\ntrusted-host = mirrors.huaweicloud.com' >> ~/.pip/pip.conf && \
       pip3 install pip==23.0.1
   
   # 2 安装CANN，以toolkit包为例，请自行替换为待安装的软件包
   ARG CANN_PKG=Ascend-cann-toolkit_*.run
   ARG KERNEL_PKG=Ascend-cann-kernels-*.run
   RUN chmod +x $CANN_PKG && \
       ./$CANN_PKG --quiet --install --install-path=$ASCEND_BASE --install-for-all && \
       chmod +x $KERNEL_PKG && \
       ./$KERNEL_PKG --quiet --install --install-for-all && \
       pip3 install attrs && \
       pip3 install numpy && \
       pip3 install decorator && \
       pip3 install sympy && \
       pip3 install cffi && \
       pip3 install pyyaml && \
       pip3 install pathlib2 && \
       pip3 install psutil && \
       pip3 install protobuf && \
       pip3 install scipy && \
       pip3 install requests && \
       pip3 install absl-py
   
   # 3 安装torch，可替换为待安装的AI框架软件包和所需依赖
   RUN pip3 install --upgrade torch-*.whl && \
       pip3 install --upgrade torch_npu*.whl && \
       pip3 install --upgrade apex-*.whl && \
       pip3 install torchvision==0.12.0
   
   # 4 环境清理
   RUN rm -rf /root/.cache/pip && \
       rm -rf ./*

   修改后执行:wq!命令保存文件并退出。

   

   当前dockerfile脚本会安装最新或指定版本的依赖，若安装报错或更多版本要求请参考依赖列表安装。

4. 在当前目录执行以下命令构建镜像。

   1	docker build -t {image_name}:{new_tag} --build-arg BASE={image_name}:{tag} .

   注意不要遗漏命令结尾的“.”，命令示例如下所示。

   1	docker build -t ascend-cann:8.0.RC3-ubuntu-pt --build-arg BASE=ubuntu:focal .

   表2 命令参数说明

   参数	说明
   {image_name}:{new_tag}	此次构建的镜像名称与标签，建议将{image_name}:{new_tag}命名为“软件包:软件包版本-容器OS-框架类型”（例如“ascend-cann:8.0.RC3-ubuntu-pt”）
   --build-arg	指定dockerfile文件内的参数
   {image_name}:{tag}	{image_name}:{tag}为安装前准备的OS基础容器镜像