Question

我想使用自定义容器启动AI Platform Notebook实例，以便添加一些依赖关系（例如Python 3.7）。但是，当我运行自定义容器时，无法从Cloud Filestore挂载数据。

对于每个the docs，我使用此深度学习图像创建了一个自定义容器：

gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-cpu

我还没有制作自己的容器，并且添加了零个自定义项；我只是将gcr.io/deeplearning-platform-release/tf-cpu插入自定义实例的控制台。

当我尝试安装云文件存储时，出现以下错误：

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，当我从控制台启动TensorFlow 1.15笔记本电脑（无自定义功能）时，安装工作正常，环境与我从深度学习映像获得的环境有所不同。特别是，深度学习映像以root用户身份启动，而TF 1.15实例以jupyter用户身份启动。

那么GCP AI笔记本实际使用什么图像？深度学习映像必须能够进行哪些其他自定义才能挂载Cloud Filestore？

Answer 1

AI Platform Notebooks环境由您在创建实例时选择的容器映像提供。在此页面中，您将看到可用的container image types。

您面临的问题是known issue，并且在未初始化rpc-statd.service时会发生。我已经按照以下步骤解决了它：

创建文件存储实例
使用Python创建一个AI Platform Notebooks实例与Filestore实例在同一VPC中的环境

进入root模式，安装了nfs-common并启用了rpc-statd.service：

sudo bash
sudo apt install nfs-common
systemctl enable rpcstatd.service

使用上述命令并遵循these steps，我可以正确地安装和访问Filestore NFS。

如果您要进一步自定义自定义容器，则应考虑到要访问Cloud Filestore，您必须使用VPN连接到与Filestore实例相同的网络，如{ {3}}，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this SO post来这样做。

GCP AI笔记本实际使用什么docker映像？无法从深度学习映像挂载Cloud Filestore

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