Azure：如何创建预装指定特殊包的VM运行环境？

根据你使用的Azure部署服务不同，对应的配置环节和操作方式如下：

场景1：使用Azure机器学习（Azure ML）工作区部署 #

• 配置时机：环境定义环节
  • 若使用conda依赖文件定义环境，在conda_dependencies.yml中新增apt字段声明系统包，示例配置：

name: model-env
channels:
  - conda-forge
dependencies:
  - python=3.9
  - apt:
    - 你的特殊Ubuntu包名
  - pip:
    - python-wrapper
    - 其余pip依赖包

• 若使用自定义Dockerfile构建环境，直接在Dockerfile中添加apt安装命令，示例：

FROM mcr.microsoft.com/azureml/openmpi4.1.0-ubuntu20.04:latest
RUN apt update && apt install -y 你的特殊Ubuntu包名 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

• 提交部署任务后，Azure ML会自动按配置先安装系统包，再配置Python依赖环境。

场景2：使用Azure虚拟机/App Service部署 #

• 虚拟机部署：配置时机为实例初始化环节，在实例的cloud-init启动脚本中写入apt install -y 你的特殊Ubuntu包名命令即可，也可首次登录实例手动执行该命令，注意需在启动Python模型服务前完成安装。
• App Service部署：配置时机为服务配置环节，在服务配置页的「启动命令」字段最开头添加安装指令，示例：apt update && apt install -y 你的特殊Ubuntu包名 && gunicorn app:app，也可在自定义构建镜像的Dockerfile中写入apt安装逻辑。

场景3：使用Azure Functions部署 #

• 配置时机：项目打包环节，在项目根目录下新建名为apt-packages的文件，每行写一个需要安装的Ubuntu系统包名，函数平台构建时会自动读取该文件安装对应依赖。

注意：所有安装方式都需确保系统包安装步骤早于Python依赖加载、Python服务启动的步骤，避免wrapper运行时找不到底层依赖报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Avocado