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Oxford Nanopore Technologies (ONT) Guppy碱基识别工具的GPU加速版本，基于CUDA容器实现，需配合nvidia-docker使用以支持GPU加速。
1 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：nanozoo仓库类型：镜像最近更新：3 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
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。
ONT Guppy GPU 镜像文档
镜像概述
该镜像提供Oxford Nanopore Technologies (ONT) Guppy碱基识别工具的GPU加速版本，基于CUDA容器构建，专为需要高性能碱基识别的场景设计。需配合nvidia-docker使用以启用GPU支持。
核心功能与特性
- 集成ONT Guppy碱基识别工具，支持纳米孔测序数据的碱基识别
- 基于CUDA技术实现GPU加速，提升碱基识别效率
- 需配合nvidia-docker环境以启用GPU支持
许可证
Mozilla Public License 2.0
维护者
Christian
相关文档
Dockerwiki: version_control.md
使用场景
适用于纳米孔测序数据的碱基识别处理，尤其适合对处理速度有较高要求、需要GPU加速的高通量测序数据分析场景。
使用方法
前置要求
- 已安装nvidia-docker
- 系统配备支持CUDA的NVIDIA GPU
基本使用示例
bashdocker run --gpus all --rm ont-guppy-gpu guppy_basecaller [参数]
配置说明
可通过命令行参数配置Guppy碱基识别工具的具体行为，常用参数包括：
-i/--input_path: 输入数据路径-s/--save_path: 输出结果路径-c/--config: 配置文件路径--device: 指定GPU设备（默认使用所有可用GPU）
具体参数可通过以下命令查看完整说明：
bashdocker run --rm ont-guppy-gpu guppy_basecaller --help
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 guppy_gpu 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/nanozoo/guppy_gpu:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull nanozoo/guppy_gpu:<标签>
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oldzhang
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