GCP AI笔记本实际上使用的是什么对接图像？无法从深层映像挂载Cloud

Question

我想启动一个带有自定义容器的AI平台笔记本实例，这样我就可以添加一些依赖项(例如Python3.7)。但是，当我运行自定义容器时，我无法从挂载数据。

按照医生们，我使用这个深度学习映像创建了一个自定义容器：

Gcr.io/深度学习-平台-发布/tf-cpu

我还没有创建自己的容器，并且添加了零个自定义；我只是将gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-cpu插入到自定义实例的控制台中。

当我试图挂载我的时，我会得到以下错误：

root@c7a60444b0fc:/# mount <IP_ADDRESS>:/streams cfs
mount.nfs: rpc.statd is not running but is required for remote locking.
mount.nfs: Either use '-o nolock' to keep locks local, or start statd.
root@c7a60444b0fc:/# mount -o nolock <IP_ADDRESS>:/streams cfs
mount.nfs: Operation not permitted

现在，当我从控制台(没有自定义)启动一个TensorFlow 1.15笔记本时，挂载工作得很好，而且环境与我所获得的深度学习图像不同。特别是，深度学习图像作为root用户启动，而Tf1.15实例作为jupyter用户启动。

那么GCP AI笔记本实际使用的是什么图像呢？深度学习映像需要什么额外的定制才能挂载云文件？

Answer 1

AI平台笔记本环境是由您在创建实例时选择的容器映像提供的。在本页中，您将看到可用的容器图像类型。

您所面临的问题是一个已知问题，它发生在rpc-statd.service未初始化时。我按照以下步骤解决了这一问题：

• 创建Filestore实例
• 在与Filestore实例相同的VPC中创建带有Python环境的AI平台记事本实例
• 进入根模式，安装nfs-公共和已启用的rpc-statd.service： sudo sudo apt安装nfs-公共系统nfs启用rpcstatd.service

使用上述命令并遵循这些步骤，我可以正确地挂载和访问Filestore NFS。

如果要进一步自定义自定义容器，则应考虑到，要访问Cloud，必须使用VPN连接到与这是如此的帖子中建议的Filestore实例相同的网络，否则在调用Filestore的实例内部IP时会发现“连接超时”错误。您可以使用云VPN这样做。