镜像概述
# 镜像
平台中的镜像指 “Docker镜像”，镜像中打包了完整的操作系统，可通过镜像将其压缩的操作系统运行在容器中，相当于一个虚拟机，但本质上不是虚拟机，容器停止则操作系统停止。
在平台中，镜像用于为 AI 模型调试和训练提供环境，这个环境就是指内置了部分 AI 研发所需工具的操作系统。当您提交训练或提交开发环境初始化任务时，平台会根据任务关联的镜像，将其打包的操作系统运行在容器中供您调试和训练使用。
目前平台提供了开箱即用的官方镜像，同时也提供了基于官方镜像制作私有镜像的能力，暂不支持上传镜像。
# Docker镜像及分层结构
Docker 镜像是由多层镜像叠加而成，镜像层数可能会很多，每层镜像针对不同的目的有其独立的能力和变更，上层变更覆盖下层但不会修改下层镜像本身，因此镜像层可被多个容器共享，Docker 镜像总大小为所有镜像层的镜像大小总和。
- 最底层是一个文件引导系统，即 bootfs，Docker 用户不会与引导文件系统有直接的交互。
- 第二层是 root 文件系统 rootfs，通常是一种或多种操作系统，例如 ubuntu 等。
- 第三层及之后的每层是一个镜像叠加的另一个镜像，各层镜像可能都有其独立的能力，也可以一层只安装一个服务以提高复用性。
- 最顶层，仅当从这个镜像启动容器时，Docker 会在最顶层加载一个读写文件系统作为容器。
运行时会在最顶层加载容器层，容器层之下都可成为镜像层，对操作系统的修改都只发生在容器层，容器层记录对镜像的修改并以修改后的状态覆盖下层镜像提供服务，但实际不修改下层镜像本身。
# 官方镜像
平台为提高您的工作效率，为您提供了开箱即用的官方镜像，镜像中预置了 AI 研发常用工具、框架（TensorFlow/Pytorch）、软件包和所依赖的库，并且软件包之间的兼容性经过测试，可保证开发环境、训练环境的稳定性，您可以直接使用官方镜像开始研发或训练，详细信息请参考 官方镜像说明。
您也可基于官方镜像进一步安装其他所需工具，并制作您自己的镜像，以便后续使用。
# 临时镜像
将当前环境制作为镜像时，选择 临时保存 方式制作来的镜像即为临时镜像。
临时保存 是通过 docker commit 的方式构建镜像，当您在开发环境中进行了软件的安装和修改，然后通过 docker commit 来提交修改，这一次会提交您在系统中的所有修改，包括容器运行产生的日志文件、更新的包或进行的文件更改等，然后形成一层新的镜像。
当您运行这个临时镜像时，会先加载原有的镜像层，然后在最上层加载临时保存时形成的新镜像，再加载容器层，叠加形成一个完整的操作系统。
综上所述，使用临时保存（docker commit）方式保存镜像有如下缺点：
- 镜像臃肿：单次会提交系统中所有的更改，所得镜像会偏大，该方式形成的镜像如作为父镜像则无法被更改，即使在下一层镜像中做了删除操作，父镜像中的内容也无法被真正删除，依然会计入镜像总大小。
- 可复用性低：提交而形成的新镜像层内容较杂无针对性，可复用/共享性低。
- 不可审计：提交的更改明细无处可查，不确定新镜像包含哪些内容，存在安全隐患。
# 标准镜像
将当前环境制作为镜像时，选择 标准构建 方式制作来的镜像即为标准镜像。
标准构建 是通过 docker build 命令在基础镜像中执行 dockerfile 中的命令，dockerfile 中的每一条命令会形成一层镜像，直到所有命令执行完成，则形成了基础镜像叠加多层镜像的标准镜像。dockerfile 文件中的命令可由用户自行控制，保证其每条命令的针对性，这样每条命令形成的镜像可为其他容器所复用，作为其镜像层中的一层。
当运行这个标准镜像时，会先加载基础镜像然后按照 dockerfile 中命令的执行顺序加载各层镜像，最后再最顶层加载容器层。
使用标准构建（dockerfile）方式构建镜像，有如下有点：
- 内容精简：根据 dockerfile 在简洁的基础镜像上做镜像叠加，父镜像可通过 dockerfile 修改。
- 可复用性高：每层镜像都是根据 dockerfile 中的指令生成，可以为多个容器共享。
- 可追溯与审计：有 dockerfile 文件，可追溯审计当前镜像中包含哪些内容，可以了解这个镜像的从零到有。
# 镜像使用说明
镜像相关的操作请参考：
