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nsml/ml
自动构建
nsml
该镜像提供包含PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架及OpenCV库的环境，支持构建NSML相关的机器学习应用。
下载次数: 0状态：自动构建维护者：nsml仓库类型：镜像最近更新：6 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。
nsml/ml镜像说明
镜像概述
nsml/ml是用于构建NSML（Neural Network Service Markup Language）相关机器学习应用的Docker镜像，提供不同版本组合的主流机器学习框架及工具库，适配CUDA 9.0和CuDNN 7环境，满足多样化的模型开发与训练需求。
核心功能
镜像包含多个标签版本，主要组合如下：
nsml/ml:cuda9.0-cudnn7-tf-1.11torch0.4keras2.2：PyTorch 0.4.1、TensorFlow-GPU 1.11.0、Keras 2.2.4、OpenCV 3.4.3、Python 3.5nsml/ml:cuda9.0-cudnn7-tf-1.11torch1.0keras2.2：PyTorch 1.0.0、TensorFlow-GPU 1.11.0、Keras 2.2.4、OpenCV 4.0.0、Python 3.6
使用场景
- 机器学习模型的开发与调试
- 基于NSML平台的模型训练与部署
- 计算机视觉任务（图像识别、处理）的实验环境搭建
配置说明
- 依赖CUDA 9.0和CuDNN 7，需运行在支持GPU的Docker环境中
- 不同标签对应不同框架版本，可根据项目需求选择合适标签
部署示例
拉取镜像
bashdocker pull nsml/ml:cuda9.0-cudnn7-tf-1.11torch0.4keras2.2
运行容器（需GPU支持）
bashdocker run -it --gpus all nsml/ml:cuda9.0-cudnn7-tf-1.11torch0.4keras2.2 /bin/bash
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。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull nsml/ml:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
排错
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。"