
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。
kontarion是一个Docker化的开放BI分析平台,旨在支持可复现的开放研究工作。它基于Debian操作系统,集成了完整的R和Python数据科学工具栈,可根据不同领域的数据科学工作流进行定制,目前主要面向文献计量学领域的分析工作。
确保已安装Docker,执行以下命令启动RStudio Web IDE:
bashdocker run -d --name mywebide \ --env ROOT=TRUE \ --env USERID=$(id -u) \ --env PASSWORD=kontarion \ --publish 8787:8787 \ --volume $(pwd)/home:/home/rstudio \ --volume ~/.Renviron:/home/rstudio/.Renviron \ kthb/kontarion /init
访问http://localhost:8787,使用账号rstudio和密码kontarion登录。
bashdocker run -d --name myshinyapp \ -p 3838:3838 \ -v $(pwd)/:/srv/shiny-server/ \ kthb/kontarion /usr/bin/shiny-server.sh
访问http://localhost:3838查看Shiny应用。
bashdocker run -it -p 8888:8888 \ kthb/kontarion /bin/bash -c "/opt/conda/bin/conda install jupyter -y --quiet && mkdir /opt/notebooks && /opt/conda/bin/jupyter notebook --notebook-dir=/opt/notebooks --ip='*' --port=8888 --no-browser"
根据终端输出的链接访问Jupyter Notebook。
bashmkdir ~/repos && cd ~/repos git clone git@github.com:KTH-Library/kontarion.git cd kontarion make
构建过程约19分钟,生成镜像大小约7GB(未压缩)。
注意:上述命令中的路径和环境变量(如.Renviron文件)需根据实际系统配置调整。
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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