要在不同的Ubuntu版本中使用CPU和GPU服务容器，您可以使用容器化平台如Docker或Kubernetes来管理和部署容器。这样您可以轻松地在不同的Ubuntu版本上运行相同的代码示例。

以下是使用Docker的解决方法：

1. 首先，安装Docker。您可以按照Docker官方文档的说明进行安装。

2. 创建一个Dockerfile，指定您需要的Ubuntu版本和所需的软件包。例如，如果您需要使用Ubuntu 18.04和CUDA支持，可以创建一个名为Dockerfile的文件，内容类似于：

FROM ubuntu:18.04

# 安装所需的软件包和依赖项
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    build-essential \
    cuda \
    # 其他所需软件包

# 将您的代码复制到容器中
COPY your_code.py /app/your_code.py

# 设置容器的工作目录
WORKDIR /app

# 设置容器启动时要执行的命令
CMD ["python", "your_code.py"]

3. 构建Docker镜像。在命令行中，导航到包含Dockerfile的目录，然后运行以下命令：

docker build -t your_image_name .

其中，your_image_name是您想要为该镜像指定的名称。

4. 运行Docker容器。使用以下命令来运行您刚刚构建的Docker镜像：

docker run --gpus all -it your_image_name

这将使用所有可用的GPU资源来运行容器。您可以根据需要调整--gpus参数。

以上步骤将帮助您在不同的Ubuntu版本中使用Docker来运行包含CPU和GPU服务容器的代码示例。

如果您使用的是Kubernetes，您可以创建一个包含所需Ubuntu版本和软件包的容器镜像，并使用Kubernetes来管理和部署容器。具体步骤和配置将根据您的Kubernetes集群和环境而有所不同。您可以参考Kubernetes官方文档或其他相关资源来获取更多信息。