Creación de una imagen personalizada

Después de descargar la imagen para el tiempo de ejecución que desea personalizar, puede crear una nueva imagen personalizada añadiendo sus personalizaciones a la imagen que ha descargado. Para ello, añada las personalizaciones a un archivo Dockerfile.

Puede crear una imagen personalizada en cualquier servidor o estación de trabajo que ejecute Docker, Podman o Skopeo. No es necesario crear la imagen en Red Hat Enterprise Linux.

  1. Añada sus personalizaciones al Dockerfile. Para empezar, utilice los ejemplos de Dockerfile proporcionados. Consulte los ejemplos de Dockerfile para las imágenes del cuaderno Jupyter y las imágenes de RStudio.

    La imagen se crea leyendo las instrucciones del Dockerfile. El Dockerfile toma como entrada el argumento base-image-tag con el nombre de la imagen base que ha descargado como su valor.

    Debe utilizar los mandatos de ejemplo que proporciona el Dockerfile para añadir sus personalizaciones y así impedir que se introduzca un cambio de última hora que podría impedir el funcionamiento de la nueva imagen en Cloud Pak for Data.

    Importante:

    • Todas las imágenes de tiempo de ejecución en Watson Studio se basan en RedHat UBI mínimo y utilizan el microdnf como el gestor de paquetes.

    • No cambie el contenido en las directivas USER ya que afectan al modo en que se ejecutará el contenedor en el clúster:

      • Debe modificar root para instalar paquetes de SO y para modificar las especificaciones de kernel
      • Debe ser wsbuild para modificar el entorno conda proporcionado por $DSX_KERNEL_CONDENV
    • Debe cambiar el nombre de visualización del kernel para que pueda distinguir entre imágenes personalizadas y las proporcionadas por Watson Studio.
    • Actualice el archivo Dockerfile para utilizar los mandatos RUN que necesita. Siga las instrucciones del ejemplo Dockerfile para saber cómo actualizar los mandatos RUN.

  1. Cree la nueva imagen. El mandato muestra la creación de una nueva imagen basada en wslocal-runtime-py37main@sha256:fce1b04fcbf5272756693e170ebe7ae870abab724c7b6e30c4c4021790b36b79. El valor de <your_image_registry_location> es el URL al registro externo que se ha utilizado durante la instalación de Cloud Pak for Data.

    • Para Docker, especifique:
      docker build -t <new-image-name>:<new-image-tag> --build-arg base_image_tag= <your_image_registry_location>/wslocal-runtime-py37main@sha256:fce1b04fcbf5272756693e170ebe7ae870abab724c7b6e30c4c4021790b36b79 -f <path_to_dockerfile>
    • Para Buildah, especifique:
      buildah bud -t <new-image-name>:<new-image-tag> --build-arg base_image_tag= <your_image_registry_location>/wslocal-runtime-py37main@sha256:fce1b04fcbf5272756693e170ebe7ae870abab724c7b6e30c4c4021790b36b79 -f <path_to_dockerfile>
      Asegúrese de que utiliza la imagen y la configuración del directorio correctas.

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