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Determined项目的环境镜像,包含项目软件及第三方包,基于Nvidia NGC镜像构建,适用于深度学***环境,需遵守Apache 2.0许可证及Nvidia深度学***容器许可证等条款。
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Determined Environments 镜像文档

镜像概述

本镜像为Determined项目的环境镜像,包含来自Determined项目的软件及第三方软件包,基于Nvidia NGC(NVIDIA GPU Cloud)镜像构建,主要用于提供深度学***运行环境。使用前需遵守相关许可证条款。

核心功能与特性

  • 基于Nvidia NGC镜像:继承Nvidia深度学容器的基础环境,可能包含GPU加速相关组件,适用于依赖Nvidia GPU的深度学场景。
  • 集成项目软件:包含Determined项目的核心软件,满足项目运行所需的基础环境依赖。
  • 第三方软件包:整合必要的第三方软件包,简化深度学***环境的配置流程。

许可证信息

主要许可证条款

  • Determined项目软件许可证:本镜像中来自Determined项目的软件遵循Apache 2.0许可证。
  • Nvidia深度学容器许可证**:由于本容器派生自Nvidia NGC镜像,需遵守Nvidia深度学**容器许可证。
  • 第三方软件许可证:镜像中包含的其他第三方软件包各有其对应的许可证条款。

使用须知

通过下载和使用本容器,即表示您已接受并同意遵守本镜像所包含的所有第三方软件许可证的条款和条件,包括但不限于上述Apache 2.0许可证及Nvidia深度学***容器许可证。

使用场景与适用范围

适用于需要搭建Determined项目运行环境的深度学开发、模型训练及推理场景,尤其适合依赖Nvidia GPU加速的深度学任务。

使用方法

当前文档主要提供许可证相关信息。关于镜像的具体使用方法(如镜像拉取、运行命令、配置参数等),请参考Determined项目***文档以获取最新指导。

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认证
比特纳米PyTorch安全镜像是一款为深度学习框架PyTorch量身打造的预配置、安全加固型容器镜像,集成经过严格测试的依赖组件,具备漏洞扫描、合规性检查及持续更新机制,可有效保障开发环境安全,简化从模型训练到部署的全流程,适用于科研机构、企业开发者在AI项目中快速构建稳定、安全的PyTorch运行环境。
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上次更新:3 天前
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by AMD
认证
基于ROCm的PyTorch Docker镜像为开发者提供了预配置的深度学习环境,集成了PyTorch框架与AMD ROCm开源计算平台,支持AMD GPU硬件加速,无需手动配置驱动及库依赖,可直接用于深度学习模型的开发、训练与部署,有效简化环境搭建流程,确保跨平台一致性,适用于科研机构、工业界等多种场景,助力高效利用AMD硬件资源开展AI相关任务。
108500K+ pulls
上次更新:5 天前

常见问题

轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

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