
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。
A climate change scenario-building repository to answer requests sent to ***.
A list of processed requests is available in /data/README.md
public/sgammon/data/scenario-requests/2024-124/data/deployment/restart_servicecelle-ci devrait pointer vers run.sh
pour l'image docker, utilise scenario-requests:YYMMDD, qui à été créé depuis la tag à l'étape 4.
Option 1: Créer un volume qui pointe vers le data-directory publique sur Pavics, et mettre les envs appropriés:
volumes: [..., ${JUPYTERHUB_USER_DATA_DIR}/public-share:/notebook_dir/public:ro]
environmnent: {..., DATA_DIR: /notebook_dir/public/sgammon-public/data/scenario-requests/2024-124/data}
Option 2: Créer un volume qui pointe seulement vers les données nécessaire
volumes: [${JUPYTERHUB_USER_DATA_DIR}/public-share/sgammon-public/data/scenario-requests/2024-124/data:/data]
Note qu'il n'a qu'un seul image docker pour le repo au complet, pour simplifier le déployment, donc l'environnement conda est partagé.
Modifier les données à l'endroit sauvegardé à l'étape 5.
Si seulement le code change, il sera mis à jour une fois au quinze minutes s'il a des commits git dans le repo pointé dans /scheduler-jobs/deploy_pavics_panel_ouranos.yml
Ceci est utile s'il est nécessaire d'updater l'environnement d'un des dashboards. Par exemple, si on découvre un bogue qui est réparé dans une nouvelle version de xclim.
Cette mise-à-jour sera fait une fois par jour, pendant la nuit.
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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