
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。
Raven是一个开源服务器项目,通过Web Processing Service (WPS)标准提供水文建模相关的流程服务。该项目支持数据收集与准备、地理处理及流域划分功能,可嵌入图形用户界面或直接从编程环境访问。在Python环境中,可通过birdy WPSClient实现对Raven WPS流程的友好交互,适用于水文建模与地理空间分析场景。
Raven支持多种部署方式,推荐使用Docker实现快速部署:
Docker部署(推荐)
bash# 拉取并运行Raven容器(具体镜像名称请参考官方仓库) docker run -d -p 8094:8094 --name raven ouranosinc/raven:latest
注:实际部署时请参考官方文档获取最新镜像信息及配置参数
其他部署方式
通过birdy WPSClient访问Raven WPS服务:
python# 安装birdy客户端 pip install birdy # Python代码示例 from birdy import WPSClient # 连接Raven WPS服务 raven = WPSClient('http://localhost:8094/ows/proxy/raven') # 本地部署地址 # 或连接托管服务 # raven = WPSClient('https://pavics.ouranos.ca/twitcher/ows/proxy/raven') # 调用流域属性提取等水文处理流程 # 示例:提取流域属性(具体参数请参考官方文档) result = raven.extract_watershed_properties(dem='path/to/dem.tif', land_use='path/to/landuse.tif')
详细使用指南与API参考请访问:[***]
开发者可参考开发者指南参与贡献。版本发布建议使用bump-my-version工具进行版本管理。
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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