materialsproject/mp_workshop_base
materialsproject
Materials Project工作坊的基础镜像，提供Jupyter单用户容器环境，支持工作坊相关notebooks的运行、测试及环境配置。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：materialsproject仓库类型：镜像最近更新：6 年前
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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
本镜像为Materials Project工作坊的基础镜像，用于构建一致的运行环境以支持工作坊相关资产和notebooks。当前仓库正为2019年8月的工作坊开发，可能存在变动；如需2018年工作坊资产快照，可点击https://github.com/materialsproject/workshop/releases%E6%9F%A5%E7%9C%8B%E3%80%82
核心功能
- 提供适配Materials Project工作坊的Jupyter单用户容器环境
- 支持工作坊notebooks的运行与测试验证
- 包含依赖安装及内核配置的解决方案
使用场景
- Materials Project工作坊参与者快速搭建统一开发环境
- 运行工作坊中的notebooks进行学习与实践操作
配置说明
测试验证
执行以下命令检查所有notebooks是否正常运行：
bashpython setup.py install pip install -r requirements.txt python test.py
内核问题解决
若出现 jupyter_client.kernelspec.NoSuchKernel: No such kernel named <ENVNAME> 错误，激活Python环境后运行：
bashpython -m ipykernel install --user --name <ENVNAME>
其中 <ENVNAME> 为错误信息中的内核名称（如 conda-env-mp-py），确保notebook使用本地环境运行。
Docker环境
该镜像为工作坊设计的Jupyter单用户容器镜像，可通过***der快速启动： https://my***der.org/badge_logo.svg](https://my***der.org/v2/gh/materialsproject/workshop/master)
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 mp_workshop_base 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/materialsproject/mp_workshop_base:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull materialsproject/mp_workshop_base:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
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。"