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ecosystemai
通过集成多项关键技术，管理从数据到预测器的部署流程。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：ecosystemai仓库类型：镜像最近更新：2 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
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。
镜像概述和主要用途
ecosystem.Ai workbench 是一款专为数据科学家和机器学习专家设计的工作台，旨在协助完成数据工程、特征增强和预测器创建等基本任务。同时，该工具还用于配置最终部署和运行时环境，以支持实时评分功能。使用前需依赖 ecosystemai/ecosystem-server 服务。
核心功能和特性
- 支持数据工程、特征增强及预测器创建等基础任务
- 提供最终部署环境和运行时环境的配置能力
- 支持实时评分场景的运行时环境设置
使用场景和适用范围
适用于数据科学家、机器学习专家等技术人员，用于简化数据处理、特征工程、预测器开发到部署的全流程管理，尤其适合需要实时评分功能的模型部署场景。
使用方法和配置说明
环境依赖
使用前需确保已部署 ecosystemai/ecosystem-server 服务，该服务为工作台提供必要的后端支持。
环境变量配置
启动容器前必须设置以下环境变量：
IP: 指定ecosystem-server的服务器 URL（格式示例：http://server_url）PORT: 指定服务端口（默认值：3001）
部署示例
Docker 运行命令
bashdocker run -it -d -p 80:80 --env IP=http://localhost --env PORT=3001 ecosystemai/ecosystem-workbench
参数说明：
-it: 启用交互式终端-d: 后台运行容器-p 80:80: 端口映射（主机端口:容器端口）--env IP=...: 设置ecosystem-server的服务器 URL--env PORT=...: 设置服务端口号
镜像拉取方式
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。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 ecosystem-workbench 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/ecosystemai/ecosystem-workbench:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull ecosystemai/ecosystem-workbench:<标签>
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镜像拉取常见问题
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"