镜像说明

镜像是预配置的系统环境快照，选择合适的镜像可节省配置时间。

镜像类型

基础镜像

类型	说明
Ubuntu 基础	纯净系统
CUDA 基础	预装 CUDA/cuDNN

框架镜像

类型	包含
PyTorch	PyTorch + CUDA
TensorFlow	TensorFlow + CUDA
Conda	Conda + CUDA

社区镜像

用户分享的镜像，包含特定项目环境。

自定义镜像

用户保存的个人镜像，包含已配置好的环境和依赖。

在「我的镜像」中查看和管理
可用于快速创建相同环境的新实例
支持跨实例复用环境配置

更换镜像

实例创建后可更换镜像，适用于切换框架版本或重置环境。

操作步骤

关机实例：确保实例处于关机状态
选择更换镜像：控制台 → 实例 → 更多 → 更换镜像
选择目标镜像：可选择官方镜像、社区镜像或自定义镜像
确认更换：系统盘将被重置为新镜像

重要警告

更换镜像会清空系统盘所有数据，包括已安装的软件、代码和配置文件。请提前备份重要数据到数据盘或本地。

数据盘不受影响

数据盘 /root/rivermind-data/ 中的数据不会被删除，更换镜像后仍可访问。

选择建议

新手：选择预装框架的镜像
有经验：基础镜像自行配置
特定项目：查找社区镜像

版本兼容

PyTorch	CUDA	Python
2.0+	11.8 / 12.1	3.8 - 3.11
1.13	11.6 / 11.7	3.7 - 3.10

查看当前环境

bash

cat /etc/os-release      # 系统版本
nvcc --version           # CUDA 版本
python -c "import torch; print(torch.__version__)"  # PyTorch

保存镜像

配置好环境后保存为自定义镜像：

控制台 → 实例 → 更多 → 保存镜像

注意

镜像只包含系统盘，数据盘不会保存。

最佳实践

选择基础镜像创建实例
安装所需框架和依赖
验证环境正常
保存为自定义镜像
后续使用自定义镜像

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