3.0

新增 InfuseAI Image

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InfuseAI 持續提供並維護存在於 DockerHub 上公開的 Images。 這份文件說明我們如何在 PrimeHub 新增一個由 InfuseAI 提供的 Image。

首先我們從 InfuseAI 提供的 Image 表單 中挑選一對 TensorFlow 2.1/CPU/Python3.7 及 TensorFlow 2.1/GPU CUDA 10.1/Python3.7。

從表單中我們得知其 URL 分別是：

  • TensorFlow 2.1/CPU/Python 3.7: infuseai/docker-stacks:tensorflow-notebook-tf-v2-3f48358e

  • TensorFlow 2.1/GPU CUDA10.1/Python 3.7: infuseai/docker-stacks:tensorflow-notebook-3f48358e-gpu-cuda-10

步驟

  1. 以管理者帳號登入後切換至 Admin Portal; 進入 Images 管理。

  2. 點擊 + Add 新增。

  3. 填入 Name 為 如：tf-21。

  4. 填入 Description 如：TensorFlow 2.1 + Cuda10.1 + Python3.7

    1. 選擇 Type 為 Universal。

      選用 Universal 並分別加入 CPU 及 GPU Images 的好處是，當使用者起始 JupyterHub 前，會根據選擇的 Instance Type 是否需要 GPU 而自動地帶入對應的 CPU/GPU Image。

  1. 填入 Container image url 為 infuseai/docker-stacks:tensorflow-notebook-tf-v2-3f48358e CPU 版。

  2. 勾選 Specific container image url for GPU 並填入 infuseai/docker-stacks:tensorflow-notebook-3f48358e-gpu-cuda-10 GPU 版 。

  3. 因為 InfuseAI 提供的 Image 都是公開的，所以不需要 Use Image Pull Secret。

  4. Global 或是 指定 Groups 由您的狀況決定。

驗證

  1. 進入 JupyterHub

  2. 選擇可以使用此 Image 的群組

  3. 選擇只有 CPU (小) 的 Instance Type (驗證用：只需最小資源即可)

  4. 選擇剛新增的 Image tf-21

  5. Start Notebook。由於是第一次載入新的 CPU Image 都會比較花時間；正常啟動 JupyterHub 就表示成功。

重複驗證 GPU Image (在不影響使用者的情況下)：

  1. 先正確退出關閉先前啟動的 JupyterHub 參考

  2. 選擇可以使用此 Image 的群組

  3. 選擇只有 GPU (小) 的 Instance Type

  4. 選擇剛新增的 Image

  5. Start Notebook 同樣，由於是第一次載入新的 GPU Image 都會比較花時間；正常啟動 JupyterHub 就表示成功。

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