背景

机器学习平台目前支持了在 K8S 之上运行 Slurm 负载。默认情况下，Slurm 负载运行在由平台提供的 Debian 镜像中，modules 软件环境管理正在设计开发中。
如果用户有额外的依赖和软件需求，则可以参考本文档进行镜像的自定义定制。本文以安装 python-pip3，以及利用 pip3 安装 requests 举例。

构建新的镜像

1. 首先参考构建自定义镜像 ，进入到机器学习平台的自定义镜像构建页面。
2. 在构建配置中，构建方式选择基于现有镜像，基础镜像选择预置镜像中 slurm 的最新版本。
3. 在依赖项中，配置安装 pip3 以及 requests，具体参照如下示意图：
   
4. 完成配置后，发起构建即可。

在 Slurm 作业中使用新镜像

1. 获取到自定义镜像的镜像 ID： 在自定义镜像仓库列表页，点击 slurm_custom(前述构建的镜像名字)，点击进入详情页
2. 从详情页获取到镜像 ID，可参考如下示意图：
   
3. 在自定义任务中，通过 Image 字段指定镜像 ID。举例假设job.conf的内容如下:

TaskName: "dynamic slurm cluster with custom image"
Image: "ml-platform-q6r4bhp2mj9zlw2kf7/slurm_custom:0.0.1"

4. 使用 sbatch 发起 slurm 任务即可:

volc ml_task sbatch -c job.conf a.script

其中 a.sh 的内容为:

#!/usr/bin/env bash

#SBATCH --nodes 2
#SBATCH --partition ${your_own_resource_group_id}
echo 10
srun hostname
python3 -c "import requests; print(requests)"