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dustynv/build-essential Docker 镜像 - 轩辕镜像 | Docker 镜像高效稳定拉取服务

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build-essential
dustynv/build-essential
dustynv
为Jetson设备提供编译器、构建工具及默认语言环境配置的基础镜像,是众多依赖软件包(如PyTorch、TensorRT等)的构建基础,支持L4T 32.6及以上版本。
下载次数: 0状态:社区镜像维护者:dustynv仓库类型:镜像
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build-essential 镜像文档

镜像概述

build-essential是专为Jetson设备设计的基础构建环境镜像,主要用于安装编译器、构建工具并配置默认语言环境。该镜像作为众多依赖软件包(如PyTorch、TensorRT、OpenCV等)的构建基础,确保在Jetson平台上能够顺利进行软件编译和开发。

核心功能与特性

  • 基础构建工具集:包含gcc、g++等编译器,以及make、cmake等必要构建工具
  • 语言环境配置:预设默认系统locale,避免构建过程中因编码问题导致的错误
  • 版本兼容性:要求L4T版本≥32.6(兼容JetPack 4.6及以上版本)
  • 依赖基础镜像:被大量Jetson软件包依赖,包括arrow、audiocraft、bitsandbytes、cuda、pytorch等

容器信息

build-essential详情
构建状态![build-essential_jp46]([] ![build-essential_jp51]([]
依赖L4T版本L4T ['>=32.6']
依赖该镜像的软件包arrow:12.0.1、audiocraft、auto_awq:0.2.4、bitsandbytes、cuda:11.4+、pytorch:1.9+ 等
DockerfileDockerfile
可用镜像dustynv/build-essential:r32.7.1 (2023-09-07, 0.3GB)
dustynv/build-essential:r35.2.1 (2023-09-07, 4.9GB)
dustynv/build-essential:r35.3.1 (2023-08-29, 4.9GB)
dustynv/build-essential:r35.4.1 (2023-10-07, 4.9GB)
说明安装编译器、构建工具并配置默认语言环境

容器镜像信息

仓库/标签日期架构大小
dustynv/build-essential:r32.7.12023-09-07arm640.3GB
dustynv/build-essential:r35.2.12023-09-07arm644.9GB
dustynv/build-essential:r35.3.12023-08-29arm644.9GB
dustynv/build-essential:r35.4.12023-10-07arm644.9GB

容器镜像兼容性说明:
• 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

运行容器

使用jetson-containers运行

可以使用 jetson-containers run 和 autotag 自动管理镜像版本:

bash
# 自动拉取或构建兼容的容器镜像
jetson-containers run $(autotag build-essential)

# 或显式指定镜像版本
jetson-containers run dustynv/build-essential:r35.4.1
使用docker run运行

也可直接使用docker run命令手动运行:

bash
sudo docker run --runtime nvidia -it --rm --network=host dustynv/build-essential:r35.4.1

jetson-containers run 会自动添加默认配置(如--runtime nvidia、挂载/data缓存、检测设备等)
autotag 会自动匹配与当前JetPack/L4T版本兼容的镜像

挂载本地目录

使用-v 或--volume参数挂载本地目录到容器中:

bash
jetson-containers run -v /本地路径:/容器内路径 $(autotag build-essential)
运行命令而非交互式shell

启动容器并直接运行命令:

bash
jetson-containers run $(autotag build-essential) 要执行的命令 --参数

构建容器

如果需要手动构建镜像,先完成系统设置,然后运行:

bash
jetson-containers build build-essential

构建过程中会自动包含所需依赖项并进行测试。使用--help参数可查看更多构建选项:

bash
jetson-containers build build-essential --help
查看更多 build-essential 相关镜像 →
dustynv/ros logo
dustynv/ros
dustynv
为NVIDIA Jetson平台提供预配置的ROS环境,支持机器人应用的快速开发、部署与运行,适配Jetson硬件加速能力。
22 次收藏10万+ 次下载
1 年前更新
dustynv/ollama logo
dustynv/ollama
dustynv
GitHub仓库dusty-nv/jetson-containers中的Ollama LLM包,是为NVIDIA Jetson嵌入式平台设计的容器化解决方案,旨在简化大型语言模型(LLM)的部署与运行流程,支持多种主流LLM模型,充分利用Jetson设备的硬件加速能力,适用于边缘AI计算、智能终端开发等场景,为开发者提供便捷高效的本地化LLM部署工具。
8 次收藏10万+ 次下载
8 个月前更新
dustynv/jetson-inference logo
dustynv/jetson-inference
dustynv
jetson-inference是为NVIDIA Jetson平台设计的深度学习推理容器,集成CUDA、PyTorch、TensorRT、OpenCV等关键依赖,支持多种JetPack/L4T版本,便于快速部署和运行计算机视觉等推理任务。
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1 年前更新
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dustynv/nano_llm
dustynv
用于在NVIDIA Jetson边缘设备上部署和运行大语言模型的Docker镜像,针对嵌入式硬件优化,支持本地高效推理。
5万+ 次下载
1 年前更新
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dustynv/llama_cpp
dustynv
包含llama.cpp(启用CUDA支持)和llama-cpp-python的Docker镜像,支持GGUF/GGML模型格式,适用于本地大语言模型推理任务。
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10 个月前更新
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dustynv/l4t-pytorch
dustynv
适用于NVIDIA Jetson设备的PyTorch环境Docker镜像,集成PyTorch 2.2、TorchVision、TensorRT等组件,支持GPU加速和模型优化,适用于深度学习开发与部署。
10 次收藏5万+ 次下载
1 年前更新

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oldzhang

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Linux服务器

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