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

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onnxruntime
dustynv/onnxruntime
dustynv
onnxruntime Docker镜像是适用于Jetson设备的ONNX模型运行环境,支持GPU加速,适配不同L4T/JetPack版本,包含预构建的onnxruntime-gpu wheel,为嵌入式AI应用提供高效的ONNX模型推理支持。
1 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:dustynv仓库类型:镜像最近更新:1 年前
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onnxruntime Docker镜像文档

镜像概述

onnxruntime Docker镜像是专为NVIDIA Jetson嵌入式设备构建的ONNX模型运行环境,提供GPU加速的ONNX(Open Neural Network Exchange)模型推理能力。该镜像适配不同版本的L4T(Linux for Tegra)系统,集成了CUDA、CuDNN、TensorRT等依赖库,确保在Jetson平台上高效运行ONNX格式的深度学习模型。镜像包含多个版本标签,分别对应不同的onnxruntime版本和L4T系统要求,并提供构建工具版本用于自定义编译。

核心功能与特性

  • GPU加速支持:基于CUDA、CuDNN和TensorRT优化,充分利用Jetson设备的GPU算力,提升ONNX模型推理性能
  • 多版本适配:提供1.19、1.17、1.16.3、1.11等onnxruntime版本,分别适配L4T >=36、>=36(cu122)、==35.*、==32.*等不同系统版本
  • 完整依赖集成:包含build-essential、python、cmake、numpy、onnx等基础依赖,开箱即可使用
  • 构建工具版本:提供-builder标签版本,支持自定义构建onnxruntime-gpu wheel
  • 预构建资源:构建的onnxruntime-gpu wheel文件保存在容器/opt目录下,方便提取使用

支持的镜像版本

主要镜像标签信息
镜像标签说明
onnxruntime:1.19别名:onnxruntime
系统要求:L4T ['>=36', '>=cu124']
依赖项:build-essential、cuda、cudnn、python、tensorrt、cmake、numpy、onnx
说明:构建的onnxruntime-gpu wheel保存在/opt下
onnxruntime:1.19-builder别名:onnxruntime:builder
系统要求:L4T ['>=36', '>=cu124']
依赖项:同上
说明:构建的onnxruntime-gpu wheel保存在/opt下
onnxruntime:1.17别名:onnxruntime
系统要求:L4T ['>=36', '<=cu122']
依赖项:同上
说明:构建的onnxruntime-gpu wheel保存在/opt下
onnxruntime:1.17-builder别名:onnxruntime:builder
系统要求:L4T ['>=36', '<=cu122']
依赖项:同上
说明:构建的onnxruntime-gpu wheel保存在/opt下
onnxruntime:1.16.3别名:onnxruntime
系统要求:L4T ['==35.*']
依赖项:同上
说明:构建的onnxruntime-gpu wheel保存在/opt下
onnxruntime:1.16.3-builder别名:onnxruntime:builder
系统要求:L4T ['==35.*']
依赖项:同上
说明:构建的onnxruntime-gpu wheel保存在/opt下
onnxruntime:1.11别名:onnxruntime
系统要求:L4T ['==32.*']
依赖项:同上
说明:构建的onnxruntime-gpu wheel保存在/opt下
onnxruntime:1.11-builder别名:onnxruntime:builder
系统要求:L4T ['==32.*']
依赖项:同上
说明:构建的onnxruntime-gpu wheel保存在/opt下
可用容器镜像
仓库/标签日期架构大小
dustynv/onnxruntime:r32.7.12023-12-11arm640.5GB
dustynv/onnxruntime:r35.2.12023-12-12arm645.2GB
dustynv/onnxruntime:r35.3.12023-11-13arm645.2GB
dustynv/onnxruntime:r35.4.12023-11-08arm645.1GB
dustynv/onnxruntime:r36.2.02023-12-12arm646.9GB

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

使用场景与适用范围

  • Jetson嵌入式设备上的ONNX模型部署与推理
  • 深度学习应用在边缘计算场景的部署
  • 需要GPU加速的ONNX模型测试与验证
  • 自定义onnxruntime版本的构建与打包
  • 作为基础镜像构建依赖ONNX运行时的上层应用(如efficientvit、stable-diffusion-webui等)

使用方法与配置说明

运行容器
使用jetson-containers工具(推荐)

jetson-containers工具可自动处理兼容性检查和默认配置,支持自动拉取或构建兼容镜像:

bash
# 自动选择与当前JetPack/L4T兼容的镜像
jetson-containers run $(autotag onnxruntime)

# 显式指定镜像版本
jetson-containers run dustynv/onnxruntime:r36.2.0
使用docker run命令

手动指定Docker参数运行容器:

bash
sudo docker run --runtime nvidia -it --rm --network=host dustynv/onnxruntime:r36.2.0

说明:--runtime nvidia启用NVIDIA运行时,-it提供交互式终端,--rm退出时自动删除容器,--network=host使用主机网络

挂载本地目录

使用-v参数将主机目录挂载到容器中,方便数据共享:

bash
jetson-containers run -v /host/data:/container/data $(autotag onnxruntime)
运行命令而非交互式shell

在容器中直接执行命令,无需进入交互式终端:

bash
jetson-containers run $(autotag onnxruntime) python3 /path/to/your/onnx_inference_script.py
构建容器

如需手动构建镜像,先完成系统设置,然后执行:

bash
jetson-containers build onnxruntime

构建过程会自动处理依赖项并进行测试。可添加--help查看更多构建选项:

bash
jetson-containers build onnxruntime --help
提取onnxruntime-gpu wheel文件

构建的onnxruntime-gpu wheel保存在容器/opt目录下,可通过以下命令提取到主机:

bash
# 启动容器并挂载主机目录
sudo docker run --runtime nvidia -it --rm -v /host/opt:/container/opt dustynv/onnxruntime:r36.2.0

# 在容器内复制wheel文件到挂载目录
cp /opt/onnxruntime_gpu-*.whl /container/opt/

依赖项说明

所有onnxruntime镜像均包含以下核心依赖项:

  • build-essential:基础编译工具
  • cuda:NVIDIA CUDA工具包
  • cudnn:CUDA深度神经网络库
  • python:Python运行环境
  • tensorrt:NVIDIA TensorRT推理优化器
  • cmake:跨平台构建工具
  • numpy:数值计算库
  • onnx:ONNX模型格式支持库
查看更多 onnxruntime 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/nano_llm logo
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
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。
16 次收藏5万+ 次下载
1 年前更新
dustynv/llama_cpp logo
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。
5 次收藏5万+ 次下载
10 个月前更新
dustynv/l4t-pytorch logo
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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Linux服务器

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