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ghcr.iolinux/amd64master-1831e436大小: 未知更新于 2026年6月14日
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
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句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。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。
Kubeflow
什么是 Kubeflow
Kubeflow 是 Kubernetes 上 AI 平台的工具基础。
AI 平台团队可以通过独立使用每个项目或部署整个 AI 参考平台来构建基于 Kubeflow 的解决方案，以满足其特定需求。Kubeflow AI 参考平台具有可组合性、模块化、可移植性和可扩展性，由 Kubernetes 原生项目生态系统提供支持，涵盖 AI 生命周期 的每个阶段。
无论您是 AI 从业者、平台管理员还是开发团队，Kubeflow 都提供模块化、可扩展且可延伸的工具来支持您的 AI 用例。
有关更多信息，请参阅 官方文档。
什么是 Kubeflow 项目
Kubeflow 由多个开源项目组成，这些项目针对 AI 生命周期的不同方面。这些项目设计为既可独立使用，也可作为 Kubeflow AI 参考平台的一部分使用。这为可能不需要完整端到端 AI 平台功能但希望利用特定功能（如模型训练或模型服务）的用户提供了灵活性。
| Kubeflow 项目 | 源代码 |
|---|---|
| KServe | https://github.com/kserve/kserve |
| Kubeflow Katib | https://github.com/kubeflow/katib |
| Kubeflow Model Registry | https://github.com/kubeflow/model-registry |
| Kubeflow Notebooks | https://github.com/kubeflow/notebooks |
| Kubeflow Pipelines | https://github.com/kubeflow/pipelines |
| https://github.com/kubeflow/sdk | https://github.com/kubeflow/sdk |
| Kubeflow Spark Operator | https://github.com/kubeflow/spark-operator |
| Kubeflow Trainer | https://github.com/kubeflow/trainer |
什么是 Kubeflow AI 参考平台
Kubeflow AI 参考平台指的是一整套 Kubeflow 项目，结合了额外的集成和管理工具。Kubeflow AI 参考平台部署了用于整个 AI 生命周期的综合工具包。可通过 打包发行版 或 Kubeflow 清单 安装 Kubeflow AI 参考平台。
| Kubeflow AI 参考平台工具 | 源代码 |
|---|---|
| Central Dashboard | https://github.com/kubeflow/dashboard |
| Profile Controller | https://github.com/kubeflow/dashboard |
| Kubeflow Manifests | https://github.com/kubeflow/manifests |
Kubeflow 社区
Kubeflow 是由 Kubeflow 工作组 在 Kubeflow 指导委员会 指导下维护的社区主导项目。
我们鼓励您了解 Kubeflow 社区 以及如何 为项目做贡献！
镜像拉取常见问题
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错误码
用户好评
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"