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deepjavalibrary
用于运行Deep Java Library (DJL) Jupyter notebook教程的Docker镜像，提供预配置环境，方便快速启动和学习DJL相关教程。
1 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：deepjavalibrary仓库类型：镜像最近更新：3 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。
DJL Jupyter Notebook 教程镜像
镜像概述
本Docker镜像专为运行Deep Java Library (DJL)的Jupyter notebook教程设计，提供了预配置的运行环境，无需手动安装和配置DJL及相关依赖，可直接启动并运行DJL教程笔记本，简化开发者学习和使用DJL的流程。
核心功能与特性
- 预配置环境：已集成DJL核心库及相关依赖，无需手动安装
- Jupyter Notebook支持：内置Jupyter Notebook服务，可直接访问和运行教程笔记本
- 开箱即用：拉取镜像后即可启动，无需额外配置步骤
- 教程兼容性：针对DJL官方Jupyter notebook教程优化，确保运行兼容性
使用场景与适用范围
- DJL初学者学习和实践Java深度学习开发
- 需要快速体验DJL功能的开发者
- 教育场景中演示DJL使用方法
- 开发环境中快速搭建DJL教程运行环境
使用方法与配置说明
基本使用（docker run）
通过以下命令启动镜像：
bashdocker run -p 8888:8888 djl-jupyter-notebook
启动后，终端会输出Jupyter Notebook的访问链接（包含token），在浏览器中访问 http://localhost:8888 并输入token即可打开Jupyter界面，选择DJL教程笔记本开始使用。
持久化存储（可选）
如需保存 notebook 文件，可通过挂载本地目录实现持久化：
bashdocker run -p 8888:8888 -v /本地路径:/home/jovyan/work djl-jupyter-notebook
其中 /本地路径 为本地计算机上用于保存notebook的目录，容器内的notebook文件将保存在 /home/jovyan/work 目录。
环境变量（可选）
目前镜像暂不支持自定义环境变量配置，所有环境均为预配置状态，确保与DJL教程兼容性。
注意事项
- 确保本地端口8888未被占用，或通过
-p 自定义端口:8888映射到其他端口 - 首次启动可能需要几分钟时间拉取镜像，请确保网络连接正常
- 如需使用GPU加速，需确保Docker环境已配置GPU支持（如nvidia-docker）
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 jupyter 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/deepjavalibrary/jupyter:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull deepjavalibrary/jupyter:<标签>
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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。"