
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。
ottov/aws-batch-test是专为VCPA Pipeline设计的镜像,用于在AWS Batch平台上执行任务,提供了Pipeline运行所需的基础环境和依赖组件,确保任务能够在AWS Batch环境中稳定调度和执行。
适用于需要在AWS Batch平台上部署并运行VCPA Pipeline的场景,例如批量数据处理、自动化工作流执行、分布式计算任务等。
在AWS Batch中使用该镜像时,需在任务定义中指定镜像名称为ottov/aws-batch-test,并根据任务需求配置资源参数(如CPU、内存分配)和环境变量。
json{ "jobDefinitionName": "vcpa-pipeline-job", "type": "container", "containerProperties": { "image": "ottov/aws-batch-test", "vcpus": 2, "memory": 4096, "command": ["sh", "run_pipeline.sh"] } }
bashdocker run --rm ottov/aws-batch-test sh run_pipeline.sh
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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