在CML项目中配置AWS云运行器使用Ubuntu 20.04镜像的实践指南
2025-06-15 13:15:48作者:瞿蔚英Wynne
在使用iterative/cml项目部署云运行器时,默认情况下系统会创建基于Ubuntu 18.04的实例。然而,许多现代机器学习项目可能需要更高版本的操作系统支持。本文将详细介绍如何通过正确配置使CML运行器使用Ubuntu 20.04镜像。
问题背景
CML(Continuous Machine Learning)是一个强大的工具,可以帮助开发者在云环境中自动部署机器学习工作流。当使用cml runner launch
命令在AWS上创建运行器时,系统默认会使用Ubuntu 18.04作为基础镜像。这在某些情况下可能会带来兼容性问题,特别是当项目依赖需要较新操作系统版本时。
解决方案
通过深入研究CML及其底层terraform-provider-iterative项目的代码,我们发现可以通过--cloud-image
参数来指定自定义镜像。这个参数允许用户选择特定的AMI(Amazon Machine Image)来启动实例。
正确的使用方法是直接传递完整的AMI名称,例如:
--cloud-image="Deep Learning AMI GPU CUDA 11.2.1 (Ubuntu 20.04) 20220626"
实现步骤
- 在GitHub Actions工作流文件中,修改
cml runner launch
命令 - 添加
--cloud-image
参数并指定所需的Ubuntu 20.04镜像名称 - 确保镜像名称与AWS Marketplace中提供的完全匹配
注意事项
- 镜像名称必须精确匹配AWS中可用的AMI名称
- 使用NVIDIA GPU镜像时,建议选择包含CUDA支持的官方深度学习AMI
- 首次使用新镜像时,建议监控实例启动过程以确保一切正常
- 不同AWS区域的可用镜像可能有所不同
技术原理
CML底层使用terraform-provider-iterative来管理云资源。当指定--cloud-image
参数时,系统会查询AWS的AMI列表并匹配最符合要求的镜像。对于Ubuntu系统,建议使用AWS官方或NVIDIA提供的深度学习专用镜像,这些镜像通常已经预装了必要的驱动和工具。
通过正确配置镜像参数,开发者可以灵活选择适合项目需求的操作系统环境,确保机器学习工作流能够在最佳环境中运行。
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