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基于CentOS7 ATLAS AnalysisBase镜像构建的包含Python 3.7.2/3.6.8及主流机器学习库（如TensorFlow、PyTorch）的镜像，适用于机器学习开发与数据分析场景。
1 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：atlasml仓库类型：镜像最近更新：6 年前
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。
atlasml/atlasml-base镜像说明
镜像概述
本镜像基于CentOS 7 ATLAS AnalysisBase镜像构建，包含从源码编译的Python 3.7.2（及3.6.8）、pip 19.0，以及一系列常用的机器学习与数据处理库，为用户提供开箱即用的机器学习开发环境。
核心功能
- 集成主流机器学习框架：TensorFlow、Keras、PyTorch、scikit-learn
- 包含数据处理工具：numpy、uproot（用于粒子物理数据处理）
- 支持可视化与交互式编程：matplotlib、Jupyter Notebook
- 提供h5ls命令的tab补全功能，提升数据文件操作效率
使用场景
- 机器学习模型的开发、训练与测试
- 科学数据分析（如ATLAS实验相关的粒子物理数据处理）
- 数据可视化与报告生成
- 教学或学习机器学习基础工具
配置说明
- 基础系统：CentOS 7
- Python版本：3.7.2 / 3.6.8（源码编译）
- 关键依赖库：numpy、scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch、uproot、matplotlib、Jupyter
Docker部署示例
交互式环境运行
bashdocker run -it --rm atlasml/atlasml-base bash
启动Jupyter Notebook服务
bashdocker run -d -p 8888:8888 \ atlasml/atlasml-base \ jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --allow-root --no-browser
启动后，通过浏览器访问http://localhost:8888，输入容器内Jupyter生成的token即可开始使用。
参考链接
Dockerfile源码：ATLAS Machine Learning Forum GitLab项目
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 atlasml-base 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/atlasml/atlasml-base:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull atlasml/atlasml-base:<标签>
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镜像拉取常见问题
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5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"