ML Space

Образы для Jupyter Server

В этом документе приведен список базовых образов для Jupyter Server и комментарии к ним. Эти образы используются для запуска Jupyter Server, выбираются при его создании.

Если необходимы библиотеки, которых нет в базовых образах, можно собрать кастомный образ.

См.также

Образы для задач обучения
Образы для деплоев
Установка пакетов в окружение с помощью conda (для всех образов, кроме jupyter-server версии 0.0.90 и выше)
CLI-утилита ML Space (для образов jupyter-server версии 0.0.90 и выше)

Обратите внимание:

Стабильная работа образов, предназначенных только для Christofari.V100, не гарантируется на Christofari.A100. Обратное тоже верно.
Не используйте образы с CUDA версии 10 в регионах Christofari.A100 и Cloud.Region.A100 (GPU Tesla A100).

Из чего состоит название образа

Рассмотрим образ cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda10.0-tf1.15.0-pt1.3.0-gpu:0.0.82-1

cr.ai.cloud.ru/ — адрес репозитория в Cloud.ru.
/aicloud-jupyter/ — часть адреса репозитория, которая показывает, что образ относится к Jupyter Server.
jupyter-cuda10.0-tf1.15.0-pt1.3.0-gpu:0.0.82-1 — название образа, которое состоит из нескольких частей.
- jupyter\- — образ может использоваться в Environments → Jupyter Servers.
- cuda10.0\- — версия CUDA, установленная в образе — 10.0.
- tf1.15.0\- — версия TensorFlow, установленная в образе — 1.15.0.
- pt1.3.0\- — версия PyTorch, установленная в образе — 1.3.0.
- gpu\: — образ поддерживает GPU.
- 0.0.82-1 — тег образа.

В образе cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-server версии 0.0.90 и выше требуемую версию CUDA можно установить, используя CLI.

См.также

Документация Docker

Проверить библиотеки, установленные в образе для Jupyter Server

Ниже представлены образы Jupyter Server, которые используются в рамках сервиса. Они собраны на базе соответствующих образов для задач обучения. В образах Jupyter Server доступны все библиотеки, которые предустановлены в базовых образах соответствующих версий.

Чтобы узнать перечень предустановленных зависимостей, в терминале Jupyter Server выполните команду:

apt   list   -- installed 

Если в списке предустановленных зависимостей нет нужной библиотеки, используйте инструкцию по созданию кастомных Docker-образов.

Для Pytorch Elastic Learning подходят образы с версией Pytorch «1.9» и выше.

Ниже приведены примеры для получения списка базовых образов, используя Public API.

См.также

Пример операций над образом в Docker registry
Вызов API для просмотра образов и доступных конфигураций (instance_type) в задачах обучения, Jupyter Server и деплоях (инференсе)
- Ключ MT — для обучения моделей и Jupyter Server.
- Ключ INF — для деплоев (инференса).
Вызов API для просмотра доступных spark-конфигураций.

Пример запроса для получения списка образов с ключом MT

  curl   -- location   -- request   GET   'https://api.ai.cloud.ru/public/v2/configs?cluster_type=MT'  \
  -- header   'x-api-key: eeeeccee-eeee-eeee-eeee-eeaeefeeb49c'  \
  -- header   'x-workspace-id: frrrrrra-ceee-eeec-eeef-4df7ca4bbbb1'  \
  -- header   'Authorization: j8eAMouA15uA0VHPZeicNWa7SL...' 

Пример запроса для получения списка образов с ключом INF

  curl   -- location   -- request   GET   'https://api.ai.cloud.ru/public/v2/configs?cluster_type=INF'  \
  -- header   'x-api-key: eeeeccee-eeee-eeee-eeee-eeaeefeeb49c'  \
  -- header   'x-workspace-id: frrrrrra-ceee-eeec-eeef-4df7ca4bbbb1'  \
  -- header   'Authorization: j8eAMouA15uA0VHPZeicNWa7SL...' 

Пример запроса для доступных spark-конфигураций

  curl   -- location   -- request   GET   'https://api.ai.cloud.ru/public/v2/configs/spark'  \
  -- header   'x-api-key: eeeeccee-eeee-eeee-eeee-eeaeefeeb49c'  \
  -- header   'x-workspace-id: frrrrrra-ceee-eeec-eeef-4df7ca4bbbb1'  \
  -- header   'Authorization: j8eAMouA15uA0VHPZeicNWa7SL...' 

Список образов для Jupyter Server

Образы для Jupyter Server
Образ и библиотеки в его версиях	Версия CUDA	Версия TF	Версии PT/Python	Для какого региона предназначен
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda10.0-tf1.15.0-pt1.3.0-gpu:0.0.82-1 Размер образа — 14 ГБ Версия Ubuntu в образе — 18.04 Версия 0.0.82-1	10.0	1.15.0	1.3.0/3.7	Christofari.V100
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda10.1-tf2.3.0-pt1.6.0-gpu:0.0.82-1 Размер образа — 16 ГБ Версия Ubuntu в образе — 18.04 Версия 0.0.82-1	10.1	2.3.0	1.6.0/3.7	Christofari.V100
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda11.0-tf2.4.0-pt1.7.1-gpu:0.0.82-1 Размер образа — 20,59 ГБ Версия Ubuntu в образе — 18.04 Версия 0.0.82-1	11.0	2.4.0	1.7.1/3.7	Christofari.V100
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda11.0-tf2.4.0-pt1.7.1-gpu-a100:0.0.82-1 Размер образа — 20,9 ГБ Версия Ubuntu в образе — 18.04 Версия 0.0.82-1	11.0	2.4.0	1.7.1/3.7	Christofari.A100 Cloud.Region.A100 (GPU Tesla A100)
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda11.1-pt1.8.1-gpu:0.0.82-1 Размер образа — 20,6 ГБ Версия Ubuntu в образе — 18.04 Версия 0.0.82-1	11.1	–	1.8.1/3.7	Christofari.V100
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda11.1-pt1.8.1-gpu-a100:0.0.82-1 Размер образа — 20,8 ГБ Версия Ubuntu в образе — 18.04 Версия 0.0.82-1	11.1	–	1.8.1/3.7	Christofari.A100 Cloud.Region.A100 (GPU Tesla A100)
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda11.1-pt1.9.1-gpu:0.0.82-1 Размер образа — 21 ГБ Версия Ubuntu в образе — 18.04 Версия 0.0.82-1	11.1	–	1.9.1 (Pytorch Elastic Learning)/3.7	Christofari.V100
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda11.1-pt1.9.1-gpu-a100:0.0.82-1 Размер образа — 21,12 ГБ Версия Ubuntu в образе — 18.04 Версия 0.0.82-1	11.1	–	1.9.1 (Pytorch Elastic Learning)/3.7	Christofari.A100
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda11.2-tf2.5.0-gpu:0.0.82-1 Размер образа — 15 ГБ Версия Ubuntu в образе — 18.04 Версия 0.0.82-1	11.2	2.5.0	–/3.7	Christofari.V100
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda11.2-tf2.5.0-gpu-a100:0.0.82-1 Размер образа — 15,1 ГБ Версия Ubuntu в образе — 18.04 Версия 0.0.82-1	11.2	2.5.0	–/3.7	Christofari.A100 Cloud.Region.A100 (GPU Tesla A100)
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda11.2-tf2.6.0-gpu:0.0.82-1 Размер образа — 15 ГБ Версия Ubuntu в образе — 18.04 Версия 0.0.82-1	11.2	2.6.0	–/3.7	Christofari.V100
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda11.2-tf2.6.0-gpu-a100:0.0.82-1 Размер образа — 15,2 ГБ Версия Ubuntu в образе — 18.04 Версия 0.0.82-1	11.2	2.6.0	–/3.7	Christofari.A100 Cloud.Region.A100 (GPU Tesla A100)
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-openvino:0.0.2 Размер образа — 16,8 ГБ Версия Ubuntu в образе — 18.04 Версия 0.0.2	–	–	–/–	Christofari.A100 Cloud.Region.A100 (GPU Tesla A100)
cr.ai.cloud.ru/data-hub/jupyter-simple_image:latest Размер образа — 3,5 ГБ Версия Ubuntu в образе — 18.04 Версия latest	–	–	–/3.8	Christofari.A100 Christofari.V100 Cloud.Region.A100 (GPU Tesla A100)
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-cuda12.3-pt2.4.0-gpu:0.0.95 Версия Ubuntu в образе — 22.04 Версия latest Примечание Для образа создание окружений с помощью CLI недоступно, так как в нем отсутствует conda.	12.3	–	2.4.0/3.8	Christofari.A100 Christofari.V100 Cloud.Region.A100 (GPU Tesla A100)
cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-server:0.0.98 Версия Ubuntu в образе — 22.04 Версия 0.0.98 Версия 0.0.97 Версия 0.0.96 Версия 0.0.95	–	–	–/3.9	Christofari.A100 Christofari.V100 Cloud.Region.A100 (GPU Tesla A100) Cloud.Region.HP1

Была ли статья полезной ?

Предыдущая статья

Переходы между статусами Jupyter Server

Следующая статья

Образы для задач обучения