
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。
该镜像提供了一种简单、高效的方式,使用户能够利用tcpdump工具捕获和分析RDMA(RoCE)流量。针对部分系统难以升级tcpdump及相关库以支持最新RDMA嗅探功能的问题,本容器化解决方案无需系统升级即可直接使用Linux内核4.9及以上版本支持的RDMA流量捕获能力。
bashdocker pull mellanox/tcpdump-rdma
bashdocker run -it -v /dev/infiniband:/dev/infiniband -v /tmp/traces:/tmp/traces --net=host --privileged mellanox/tcpdump-rdma bash
参数说明:
-v /dev/infiniband:/dev/infiniband:挂载主机RDMA设备目录,使容器可访问RDMA硬件-v /tmp/traces:/tmp/traces:挂载主机目录用于持久化保存捕获的数据包文件--net=host:使用主机网络模式,确保网络栈与主机一致--privileged:赋予容器特权模式,允许访问底层设备和执行网络捕获操作在容器内执行以下命令开始捕获RDMA设备流量(以mlx5_0为例):
bashtcpdump -i mlx5_0 -s 0 -w /tmp/traces/capture1.pcap
命令说明:
-i mlx5_0:指定要监控的RDMA设备(需替换为实际设备名)-s 0:捕获完整数据包(不截断)-w /tmp/traces/capture1.pcap:将捕获数据保存至/tmp/traces目录下的capture1.pcap文件,该文件可在主机的/tmp/traces目录中直接访问和分析捕获完成后,可在主机的/tmp/traces目录中找到生成的pcap文件,使用Wireshark等工具进行进一步分析。
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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