
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段话即可:
请先阅读并遵守:https://xuanyuan.cloud/agents.md
未读文档前不要生成 pull 命令或排错方案。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。
Intel® Deep Learning Streamer Pipeline Server (DL Streamer Pipeline Server) 是一款基于Python的可互操作容器化微服务,旨在简化视频分析管道的开发与部署。该镜像构建于https://gstreamer.freedesktop.org/documentation/和https://dlstreamer.github.io/之上,提供视频摄入和深度学习推理功能,支持将视频流转化为有价值的业务洞察。
适用于需要对视频流进行实时分析与洞察提取的各类业务场景,包括但不限于:
Docker Compose部署
详细部署步骤请参考官方文档:https://docs.openedgeplatform.intel.com/edge-ai-libraries/dlstreamer-pipeline-server/1.2.0/user-guide/get-started.html
示例docker-compose.yml(参考官方配置):
yamlversion: '3' services: dlstreamer-pipeline-server: image: docker.xuanyuan.run/intel/dlstreamer-pipeline-server:<version> # 替换为具体版本(如3.1.0) container_name: dlstreamer-pipeline-server ports: - "8080:8080" # 默认服务端口 volumes: - ./pipelines:/app/pipelines # 挂载自定义管道配置文件 - ./models:/app/models # 挂载深度学习模型 environment: - LOG_LEVEL=info # 日志级别(debug/info/warn/error) - PIPELINE_WORKERS=4 # 管道工作线程数 restart: unless-stopped
Kubernetes部署
通过Helm Charts部署,详细步骤请参考官方文档:https://docs.openedgeplatform.intel.com/edge-ai-libraries/dlstreamer-pipeline-server/1.2.0/user-guide/how-to-deploy-with-helm.html
环境变量:
LOG_LEVEL:日志输出级别,可选值:debug、info、warn、error,默认info。PIPELINE_WORKERS:并行处理管道的工作线程数,根据硬件资源调整,默认4。挂载卷:
/app/pipelines挂载自定义视频分析管道配置(JSON/YAML格式)。/app/models挂载深度学习模型(如TensorFlow、PyTorch格式),需与管道配置中的模型路径对应。版权所有 (C) 2024 Intel Corporation。
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GStreamer是基于LGPL许可的开源框架。详见https://gstreamer.freedesktop.org/documentation/frequently-asked-questions/licensing.html。您需自行判断使用GStreamer是否需要额外许可。Intel不对您使用GStreamer相关的许可获取或许可费用承担责任。
*其他名称和品牌可能是其各自所有者的财产。
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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