
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。
本镜像基于官方netdata/netdata镜像优化,新增NVIDIA GPU数据收集能力,可实现系统与GPU硬件的一体化实时监控。
适用于需监控GPU资源的场景:
部署前需满足:
bashdocker run \ -d \ --name=netdata \ -p 19999:19999 \ -v /etc/passwd:/host/etc/passwd:ro \ -v /etc/group:/host/etc/group:ro \ -v /proc:/host/proc:ro \ -v /sys:/host/sys:ro \ -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \ -v /opt/nvidia:/usr/local/nvidia:ro \ --cap-add SYS_PTRACE \ --security-opt apparmor=unconfined \ --security-opt seccomp:unconfined \ --device /dev/nvidiactl \ --device /dev/nvidia-uvm \ --device /dev/nvidia0 \ mediadepot/netdata-cuda
访问http://localhost:19999即可查看监控面板。
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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