jdgalileo/galileo

Galileo 图深度学习框架镜像

镜像概述

Galileo（伽利略）是一款面向超大规模图算法的工业级图深度学习框架，具备超大规模处理能力、易用性、可扩展性、高性能及双后端兼容等核心优势，致力于解决超大规模图算法在实际工业场景中的落地难题，为用户提供图嵌入和图神经网络模型的全流程支持（训练、评估、预测）。

核心功能

• 超大规模支持：高效处理工业级超大规模图数据，满足海量节点与边的计算需求。
• 易用性：提供简洁友好的API接口，降低图算法开发与部署门槛。
• 高性能：优化的计算引擎确保模型训练与推理的高效运行。
• 双后端兼容：支持多种计算后端，适配不同硬件环境。
• 全流程能力：覆盖图嵌入、图神经网络模型的训练、评估及预测全生命周期。

使用场景

• 推荐系统：基于图结构的用户兴趣推荐。
• 风险控制：通过图分析识别欺诈行为或异常节点。
• 知识图谱：知识图谱的构建与推理任务。
• 社交网络分析：社交关系挖掘与社群检测。

配置说明

• 环境依赖：建议使用支持CUDA的GPU环境以发挥最佳性能（若需GPU加速）。
• 参数配置：可通过环境变量或配置文件调整模型训练参数（如学习率、批次大小等）。

部署示例

Docker Run 命令

bash
# 基础交互式启动
docker run -it --name galileo_container jdgalileo/galileo

# 挂载本地数据目录
docker run -it -v $(pwd)/data:/app/data jdgalileo/galileo

Docker Compose 示例

yaml
version: '3'
services:
  galileo:
    image: jdgalileo/galileo
    container_name: galileo_service
    volumes:
      - ./data:/app/data
    # 若需GPU支持（需Docker配置nvidia runtime）
    # runtime: nvidia
    # environment:
    #   - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all