ImageBuildJob

Данный класс характеризует задачу сборки кастомного образа в Docker-реестре кластера. В рамках этого образа будут исполняться скрипты на кластере. См. подробнее Обучение моделей на большом количестве GPU.

Параметры конструктора класса
Методы
- Client_lib.ImageBuildJob.submit()
- Client_lib.ImageBuildJob.new_image

Параметры конструктора класса 

Параметр	Описание	Значение по умолчанию
`from_image` Тип: string	Базовый образ, который является основой для сборки кастомного образа.	—
`requirements_file` Тип: string	Путь в каталоге локальных дисков кластера (также примонтированых и отображающихся в Jupyter Server) к файлу `requirements.txt`, который содержит список библиотек для включения в базовый образ.	—
`install_type` (опц.) Тип: string	Параметр определяет способ установки.	pip Есть возможность использовать установщики conda и poetry (с версии Jupyter Notebook 0.0.52). При указании типа poetry путь в параметре `requirements_file` указывается до файла `requirements.toml`.
`poetrylock_file` (опц.) Тип: string	Параметр указывает путь до файла `poetry.lock`. Он используется только при условии `install_type == "poetry"`	None
`conda_env` (опц.) Тип: string	Имя предустановленного окружения анаконды, которое необходимо активировать перед установкой библиотек.	None

Пример:

job = client_lib.ImageBuildJob(
    from_image='cr.msk.sbercloud.ru/aicloud-base-images/horovod-cuda10.0-tf1.15.0-pt1.3.0',
    requirements_file='/home/jovyan/requirements.txt'
)

Если требуется, чтобы ячейка выполнилась после сборки образа, добавьте код:

import time
def wait_image_build_job(job):
    response = job.submit()
    if "created" not in response:
        return response
    time.sleep(20)
    job.logs()
    return "Done"