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NVIDIA 官方容器镜像

NVIDIA cuOpt是一款GPU加速的优化库，可解决混合整数线性规划(MILP)、线性规划(LP)和车辆路径问题(VRP)，支持包含数百万变量和约束的大规模问题，实现跨混合云和多云环境的无缝部署，加速运筹学和物流决策。

2 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：NVIDIA 官方容器镜像仓库类型：镜像最近更新：1 天前

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镜像标签列表与下载命令

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NVIDIA cuOpt

概述和主要用途

NVIDIA® cuOpt™ 是一款GPU加速的优化库，专门用于解决混合整数线性规划(MILP)、线性规划(LP)和车辆路径问题(VRP)。它能够为包含数百万变量和约束的大规模问题提供解决方案，并支持在混合云和多云环境中实现无缝部署。通过加速计算，NVIDIA® cuOpt优化运筹学和物流流程，助力更优、更快的决策制定。

系统要求

请参考NVIDIA cuOpt系统要求。

镜像标签命名方案

NVIDIA cuOpt镜像的标签命名方案将关键平台细节整合到标签中，格式如下：

<image_name>:<version>-<cuda_version>-<py_version>

例如，标签cuopt:25.8-cuda12.8-py3.12表示以下信息：

25.8-cuda12.8-py3.12
 ^        ^      ^
 |        |      Python版本
 |        |
 |        CUDA版本
 |
 cuOpt版本

latest标签始终指向最新版本，并在每次发布时更新。

使用方法和配置说明

基本使用（进入容器shell）

以下命令将打开容器的shell，您可以在此运行cuOpt CLI、Python API等：

bash
docker run -it --gpus all --rm -v $(pwd):/workspace -w /workspace nvidia/cuopt:25.8.0-cuda12.8-py312 /bin/bash

运行cuOpt服务器

若要运行cuOpt服务器，可使用以下命令：

bash
docker run -it --gpus all --rm -v $(pwd):/workspace -w /workspace -e CUOPT_SERVER_PORT=8000 -p 8000:8000 nvidia/cuopt:25.8.0-cuda12.8-py312

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 cuopt 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/nvidia/cuopt:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull nvidia/cuopt:<标签>

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