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带CUDA支持的PyTorch容器，适用于Jetson设备，支持PyTorch 1.9至2.3等多个版本，集成CUDA、cuDNN等必要依赖，用于深度学***模型开发、训练和推理。l4t-pytorch容器还包含torchvision和torchaudio。
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pytorch
容器镜像运行构建
带CUDA支持的PyTorch容器，适用于Jetson设备。注意，l4t-pytorch容器也包含PyTorch、torchvision和torchaudio。
容器
pytorch:2.0 | |
|---|---|
| 别名 | torch:2.0 |
| 构建状态 | dustynv/pytorch:2.0-r35.3.1 (2023-12-14, 5.4GB)dustynv/pytorch:2.0-r35.4.1 (2023-10-07, 5.4GB) |
pytorch:2.1 | |
|---|---|
| 别名 | torch:2.1 |
| 构建状态 | dustynv/pytorch:2.1-r35.3.1 (2023-12-14, 5.4GB)dustynv/pytorch:2.1-r35.4.1 (2023-11-05, 5.4GB)dustynv/pytorch:2.1-r36.2.0 (2023-12-14, 7.2GB) |
pytorch:2.2 | |
|---|---|
| 别名 | torch:2.2 pytorch torch |
| 要求 | L4T ['>=35'] |
| 依赖项 | build-essential cuda cudnn python numpy cmake onnx |
| 被依赖项 | audiocraft auto_awq:0.2.4 auto_gptq:0.7.1 awq:0.1.0 bitsandbytes bitsandbytes:builder efficientvit exllama:0.0.14 exllama:0.0.15 faiss_lite flash-attention gptq-for-llama jetson-inference l4t-diffusion l4t-ml l4t-pytorch l4t-text-generation langchain langchain:samples llava local_llm minigpt4 mlc:51fb0f4 mlc:607dc5a nano_llm:24.4 nano_llm:main nanodb nanoowl nanosam nemo openai-triton openai-triton:builder optimum raft sam stable-diffusion stable-diffusion-webui tam tensorrt_llm:0.10.dev0 tensorrt_llm:0.10.dev0-builder tensorrt_llm:0.5 tensorrt_llm:0.5-builder text-generation-inference text-generation-webui:1.7 text-generation-webui:6a7cd01 text-generation-webui:main torch2trt torch_tensorrt torchaudio:2.2.2 torchvision:0.17.2 transformers transformers:git transformers:nvgpt tvm whisper whisperx xformers xtts |
| Dockerfile | Dockerfile.pip |
pytorch:2.3 | |
|---|---|
| 别名 | torch:2.3 |
| 要求 | L4T ['==36.*'] |
| 依赖项 | build-essential cuda cudnn python numpy cmake onnx |
| 被依赖项 | torchaudio:2.3.0 |
| Dockerfile | [Dockerfile.pip]([***] |
pytorch/pytorch
by pytorch
PyTorch是一款以Python为首要设计理念的深度学习框架，凭借简洁易用的Python接口、动态计算图机制及强大的灵活性，广泛应用于学术研究与工业开发，支持从快速原型设计到大规模部署的全流程，深度融合Python数据科学生态，为开发者提供高效且直观的深度学习解决方案。
153010M+ pulls
上次更新：11 天前
bitnami/pytorch
by VMware
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。
761M+ pulls
上次更新：3 天前
rocm/pytorch
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
bitnamicharts/pytorch
by VMware
认证
Bitnami提供的PyTorch Helm chart，用于在Kubernetes环境中简化PyTorch的部署与管理。
100K+ pulls
上次更新：5 天前
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by Chainguard, Inc.
认证
使用Chainguard的低至零CVE容器镜像构建、交付和运行安全软件。
10K+ pulls
上次更新：12 小时前
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。
轩辕镜像下载加速使用手册
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在 k8s 中配置 containerd 使用轩辕镜像加速
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在绿联NAS系统中配置轩辕镜像加速
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在威联通NAS系统中配置轩辕镜像加速
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在 Podman 中配置轩辕镜像加速，支持多系统
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专属域名方式进行 Docker 镜像下载加速教程
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