
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。
bazel镜像是为Jetson平台构建的Bazel构建工具容器,专为支持基于JetPack/L4T的开发环境设计。该镜像提供了Bazel构建系统,可用于编译和构建依赖Bazel的项目,尤其适用于Jetson设备上的AI和机器学习应用开发。
>=32.6(对应JetPack 4.6及以上)bazel:jp46:!bazel_jp46bazel:jp51:!bazel_jp51build-essential包构建riva-client:cpp、torch_tensorrt| 仓库/标签 | 日期 | 架构 | 大小 |
|---|---|---|---|
| https://hub.docker.com/r/dustynv/bazel/tags | 2023-09-07 | arm64 | 0.4GB |
| https://hub.docker.com/r/dustynv/bazel/tags | 2023-09-07 | arm64 | 5.1GB |
| https://hub.docker.com/r/dustynv/bazel/tags | 2023-08-29 | arm64 | 5.1GB |
| https://hub.docker.com/r/dustynv/bazel/tags | 2023-10-07 | arm64 | 5.1GB |
容器镜像与其他次要版本的JetPack/L4T兼容:
- L4T R32.7容器可在其他L4T R32.7版本(JetPack 4.6+)上运行
- L4T R35.x容器可在其他L4T R35.x版本(JetPack 5.1+)上运行
可使用jetson-containers run和autotag工具自动选择兼容镜像,或手动使用docker run命令启动容器:
bash# 自动拉取或构建兼容的容器镜像 jetson-containers run $(autotag bazel) # 显式指定镜像版本 jetson-containers run dustynv/bazel:r35.4.1 # 使用docker run命令(指定镜像和挂载等参数) sudo docker run --runtime nvidia -it --rm --network=host dustynv/bazel:r35.4.1
jetson-containers run会将参数转发给docker run,并添加默认配置(如--runtime nvidia、挂载/data缓存、检测设备)
autotag会查找与您的JetPack/L4T版本兼容的容器镜像(本地、仓库拉取或构建)
挂载目录
使用-v或--volume标志将主机目录挂载到容器中:
bashjetson-containers run -v /host/path:/container/path $(autotag bazel)
运行命令
启动容器时直接运行命令(非交互式shell):
bashjetson-containers run $(autotag bazel) my_app --abc xyz
若使用autotag,工具会在需要时自动构建容器。如需手动构建,先完成https://github.com/dusty-nv/jetson-containers/tree/master/docs/setup.md%EF%BC%8C%E7%84%B6%E5%90%8E%E8%BF%90%E8%A1%8C%EF%BC%9A
bashjetson-containers build bazel
构建过程会包含所有依赖项并进行测试。使用--help查看构建选项:
bashjetson-containers build bazel --help
适用于在Jetson设备(如Jetson Nano、TX2、Xavier、Orin系列)上开发需要Bazel构建系统的项目,特别适合构建AI应用、深度学习框架组件(如torch_tensorrt)及语音处理应用(如riva-client)。
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。


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