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包含Python 3.6.8/3.7.2及numpy、scikit-learn、TensorFlow等常用机器学习库的基础镜像，适用于机器学习开发、实验与模型训练场景。
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。
通用机器学习库基础镜像
概述
本镜像包含从源码构建的Python 3.7.2（及Python 3.6.8）、pip 19.0，以及一系列常用的Python机器学习库及其依赖，为机器学习开发、实验和模型训练提供稳定的基础环境。
核心功能
- 预装Python 3.6.8与3.7.2版本环境
- 集成主流机器学习库：numpy、scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch、uproot、matplotlib、Jupyter等
- 支持h5ls命令补全功能
- 提供开箱即用的机器学习开发环境
使用场景
- 快速搭建机器学习实验环境，减少环境配置时间
- 开发和测试各类机器学习模型
- 通过Jupyter Notebook进行数据分析、可视化及模型原型验证
配置说明
镜像的Dockerfile可从ATLAS Machine Learning Forum的GitLab项目获取：对应仓库链接
部署示例
交互式容器运行
bashdocker run -it --rm atlasml/ml-base bash
启动Jupyter Notebook服务
bashdocker run -d -p 8888:8888 atlasml/ml-base jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --allow-root --no-browser
（注：运行后可通过浏览器访问http://localhost:8888，输入容器内Jupyter输出的token即可使用）
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。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull atlasml/ml-base:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
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。"