步骤1：准备业务基础镜像

当前推荐的开发模式是在物理机上启动自己的docker容器进行开发。容器镜像可以使用自己的实际业务镜像，也可以使用ModelArts提供的基础镜像，ModelArts提供两种基础镜像：Ascend+PyTorch镜像、Ascend+Mindspore镜像。

根据所需要的环境拉取镜像。

拉取Ascend+PyTorch镜像：

# 配套Snt9b的容器镜像，包含pytorch 1.11 + mindspore-lite 2.2.0 + Ascend CANN Toolkit 7.0.1
docker pull swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_1_11_ascend:pytorch_1.11.0-cann_7.0.1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b-20231107190844-50a1a83

拉取Ascend+Mindspore镜像：

# 配套Snt9b的容器镜像，包含mindspore 2.2.0 + mindspore-lite 2.2.0 + Ascend CANN Toolkit 7.0.1
docker pull swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/mindspore_2_2_ascend:mindspore_2.2.0-cann_7.0.1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b-20231107190844-50a1a83

启动容器镜像，注意多人多容器共用机器时，需要将卡号做好预先分配，不能使用其他容器已使用的卡号：

#  启动容器，请注意指定容器名称、镜像信息。ASCEND_VISIBLE_DEVICES指定容器要用的卡，0-1,3代表0 1 3这3块卡，-用于指定范围
# -v /home:/home_host是指将宿主机home目录挂载到容器home_host目录，建议在容器中使用该挂载目录进行代码和数据的存储以便持久化
docker run -itd --cap-add=SYS_PTRACE -e ASCEND_VISIBLE_DEVICES=0  -v /home:/home_host -p 51234:22 -u=0 --name 自定义容器名称  上一步拉取的镜像SWR地址  /bin/bash

进入容器：

docker exec -ti 上一命令中的自定义容器名称 bash

进入conda环境：

source /home/ma-user/.bashrc
cd ~

查看容器中可以使用的卡信息：

npu-smi info

如果命令报如下错误，则代表容器启动时指定的“ASCEND_VISIBLE_DEVICES”卡号已被其他容器占用，此时需要重新选择卡号并重新启动新的容器。

图1 报错信息

npu-smi info检测正常后，可以执行一段命令进行简单的容器环境测试，能正常输出运算结果代表容器环境正常可用。

pytorch镜像测试：

python3 -c "import torch;import torch_npu; a = torch.randn(3, 4).npu(); print(a + a);"

mindspore镜像测试：

# 由于mindspore的run_check程序当前未适配Snt9b，需要先设置2个环境变量才能测试
unset MS_GE_TRAIN 
unset MS_ENABLE_GE
python -c "import mindspore;mindspore.set_context(device_target='Ascend');mindspore.run_check()"
# 测试完需要恢复环境变量，实际跑训练业务的时候需要用到
export MS_GE_TRAIN=1
export MS_ENABLE_GE=1

图2 进入conda环境并进行测试

父主题： NPU Snt9B裸金属服务器环境配置

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