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openeuler/pytorch

openeuler

基于openEuler构建的PyTorch官方Docker镜像,提供张量计算(支持GPU加速)和基于自动微分系统的深度神经网络功能,适用于深度学习开发与研究。

1 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:openeuler仓库类型:镜像最近更新:2 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。

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快速参考

  • 官方PyTorch Docker镜像。

  • 维护者:openEuler CloudNative SIG。

  • 获取帮助:openEuler CloudNative SIG、openEuler。

PyTorch | openEuler

当前PyTorch Docker镜像基于openEuler构建。本仓库可免费使用,且无每用户速率限制。

PyTorch是一个Python包,提供两个高级功能:

  • 张量计算(类似NumPy),支持强大的GPU加速
  • 基于磁带式自动微分系统构建的深度神经网络

必要时,您可以重用NumPy、SciPy和Cython等常用Python包来扩展PyTorch功能。

更多信息请访问PyTorch官方文档。

支持的标签及对应Dockerfile链接

每个pytorch镜像的标签由完整软件栈版本组成,详情如下:

标签当前版本信息架构
pytorch2.1.0.a1-cann7.0.RC1.alpha002-oe2203sp2基于openEuler 22.03-LTS-SP2的PyTorch 2.1.0.a1与CANN 7.0.RC1.alpha002arm64
2.2.0-cann8.0.RC1-oe2203sp4基于openEuler 22.03-LTS-SP4的PyTorch 2.2.0与CANN 8.0.RC1arm64,amd64

使用方法

用户可根据需求选择相应的{Tag}和容器启动选项。

  • 从Docker拉取openeuler/pytorch镜像

    bash
    docker pull openeuler/pytorch:{Tag}
    
  • 启动PyTorch实例

    bash
    docker run \
        --name my-pytorch \
        --device /dev/davinci1 \
        --device /dev/davinci_manager \
        --device /dev/devmm_svm \
        --device /dev/hisi_hdc \
        -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
        -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
        -v /usr/local/Ascend/driver/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/ \
        -v /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info \
        -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \
        -it openeuler/pytorch:{Tag} bash
    
  • 容器启动选项说明

    选项描述
    --name my-pytorch为容器命名为my-pytorch。
    --device /dev/davinciXNPU设备,其中X为芯片物理ID号,例如davinci1。
    --device /dev/davinci_managerDavinci相关管理设备。
    --device /dev/devmm_svm内存管理相关设备。
    --device /dev/hisi_hdcHDC相关管理设备。
    -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi将主机的DCMI .so和接口文件目录/usr/local/dcmi挂载到容器,需根据实际情况修改。
    -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi将主机npu-smi工具"/usr/local/bin/npu-smi"挂载到容器,需根据实际情况修改。
    -v /usr/local/Ascend/driver/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/将主机目录/usr/local/Ascend/driver/lib64/挂载到容器,需根据驱动.so文件实际路径修改。
    -v /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info将主机版本信息文件/usr/local/Ascend/driver/version.info挂载到容器,需根据实际情况修改。
    -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info将主机安装信息文件/etc/ascend_install.info挂载到容器。
    -it以交互模式启动容器并分配终端(bash)。
    openeuler/pytorch:{Tag}指定要运行的Docker镜像,将{Tag}替换为所需openeuler/pytorch镜像的具体版本或标签。
  • 查看容器运行日志

    bash
    docker logs -f my-pytorch
    
  • 获取交互式shell

    bash
    docker exec -it my-pytorch /bin/bash
    

问题与解答

如有任何问题或需使用特定功能,请在openeuler-docker-images提交issue或pull request。

更多相关 Docker 镜像与资源

以下是 openeuler/pytorch 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景:

  • pytorch/pytorch Docker 镜像说明
  • rocm/pytorch Docker 镜像说明(PyTorch 机器学习框架,ROCm GPU 加速版本)
  • bitnamicharts/pytorch Docker 镜像说明(Bitnami PyTorch 图表栈,适合深度学习训练与推理)
  • nvidia/cuda Docker 镜像说明
  • dustynv/vllm Docker 镜像说明(高性能 LLM 推理服务)

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 pytorch 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/openeuler/pytorch:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull openeuler/pytorch:<标签>

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基于ROCm的PyTorch Docker镜像为开发者提供了预配置的深度学习环境,集成了PyTorch框架与AMD ROCm开源计算平台,支持AMD GPU硬件加速,无需手动配置驱动及库依赖,可直接用于深度学习模型的开发、训练与部署,有效简化环境搭建流程,确保跨平台一致性,适用于科研机构、工业界等多种场景,助力高效利用AMD硬件资源开展AI相关任务。
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