Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Cree una imagen de Docker de Amazon Linux 2023 equivalente a la de los trabajadores para Deadline Cloud El Dockerfile [al2023-deadline](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/containers/al2023-deadline) replica el conjunto de paquetes de la AMI de trabajadores de flota gestionada por servicios (SMF) de Deadline Cloud sobre la imagen base de Amazon Linux 2023. Usa la imagen para: + Cree y pruebe los paquetes conda con la misma versión de GLIBC, las mismas bibliotecas del sistema y el mismo entorno de ejecución que utilizan los trabajadores reales. + Reproduzca localmente los errores de compilación o tiempo de ejecución del lado del trabajador. + Compruebe que el entorno de trabajo satisfaga sus dependencias de software antes de enviar los trabajos. La imagen instala los paquetes en grupos en capas que coinciden con la AMI del trabajador: herramientas principales del sistema, cadena de herramientas de compilación, bibliotecas de imágenes y medios X11/Mesa/OpenGL, utilidades de redes y seguridad, Python 3.11, Docker y containerd, AWS CLI v2, Boost, jemalloc y TBB. Cree la imagen: ``` docker build -f Dockerfile.worker-equivalent -t al2023-deadline:latest . ``` Construye un paquete conda dentro del contenedor: ``` docker run --rm -v "$PWD":/work -w /work al2023-deadline:latest \ bash -c "pip3.11 install conda-build && conda build my-recipe/" ``` **importante** Esta imagen es una instantánea de un momento dado. La AMI de SMF Worker real puede tener paquetes más nuevos o adicionales. Para que las GPU de NVIDIA sean compatibles, añada el repositorio del kit de herramientas NVIDIA Container Toolkit al Dockerfile y ejecútelo. `--gpus all`