概要

💡 提示

平台所有镜像的系统版本为Ubuntu，多数为Ubuntu 22.04 ，少数Ubuntu 20.04

系统已打包了镜像介绍中包含的深度学习框架、Python、CUDA 等环境

• 安装其他版本的 Python，参考 Python安装
• 安装其他版本的 CUDA，参考 CUDA / cuDNN
• 安装其他版本的深度学习框架，参考 安装其他框架

推荐使用姿势

1. 如果系统镜像中，有您需要的 PyTorch、TensorFlow、CUDA 等版本，首选平台内置的镜像，并直接在 Conda 的 base 环境中安装其他依赖。
2. 如果系统镜像中，没有您需要的 PyTorch、TensorFlow、CUDA 等版本，推荐选择 Ubuntu 22.04 镜像，并且使用 MiniConda 安装其他版本的深度学习框架。
3. 建议一个实例里面仅有一种深度学习环境，不要混合使用多个环境，以免出现环境变量冲突、系统盘空间不足等问题。同时可以使用实例备注功能，保证实例的环境信息清晰。并且使用此方式，可以有效管理多个任务的运行环境，