如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这段话即可:
请先阅读并遵守:https://xuanyuan.cloud/agents.md
未读文档前不要生成 pull 命令或排错方案。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
本README介绍了用于SWE-bench的Epoch AI Docker镜像仓库。
我们的https://github.com/orgs/epoch-research/packages?repo_name=SWE-bench是公开的,采用MIT许可,并托管在https://docs.github.com/en/packages/working-with-a-github-packages-registry/working-with-the-container-registry上。每个镜像可通过其名称访问,我们遵循与原始SWE-bench作者相同的命名模式。目前,所有镜像均只有`latest`标签。
命名格式为ghcr.io/epoch-research/swe-bench.eval.<arch>.<repo>__<issue>,例如ghcr.io/epoch-research/swe-bench.eval.x86_64.astropy__astropy-13236。
对于x86_64架构,我们成功构建了2290/2294(99.8%)的镜像,并且SWE-bench Verified集中的500/500个镜像全部构建成功。
对于arm64架构,我们尽最大努力提供了1819个(共2294个)镜像,但这些镜像未经测试。
如何在一台机器上一小时内运行SWE-bench Verified,Epoch AI博客
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务