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beamsim-jupyter

radiasoft/beamsim-jupyter

radiasoft

radiasoft/beamsim镜像是集成Jupyter的光束模拟环境,专为在JupyterHub中运行设计,支持光束模拟相关的数据分析与计算任务。

2 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:radiasoft仓库类型:镜像最近更新:13 天前
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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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radiasoft/beamsim 镜像文档

镜像概述与主要用途

radiasoft/beamsim镜像是由Radiasoft开发的专用光束模拟环境,集成Jupyter Notebook/Lab交互界面,专为JupyterHub平台部署设计。该镜像将光束模拟工具链与Jupyter生态深度整合,提供开箱即用的光束物理模拟、数据分析及可视化能力,简化多用户协作场景下的环境配置流程。

主要用途:

  • 为科研人员提供JupyterHub环境下的光束模拟集成开发平台
  • 支持粒子光束传输、聚焦等物理过程的数值模拟与结果分析
  • 作为JupyterHub用户环境镜像,实现多用户资源集中管理与任务调度

核心功能与特性

核心功能

  1. Jupyter环境集成:内置Jupyter Notebook及可选Jupyter Lab,支持交互式代码开发与文档化计算
  2. 光束模拟工具集:包含beamsim核心模拟库,支持光束物理过程的建模与仿真计算
  3. JupyterHub兼容:符合JupyterHub镜像规范,可被DockerSpawner等组件直接调用管理

特性

  • 预配置依赖:已预装NumPy、SciPy等科学计算库及可视化工具,无需手动配置环境
  • 轻量级优化:精简镜像体积,提升部署启动速度,适合大规模集群环境
  • 用户隔离机制:在JupyterHub中支持多用户独立运行,确保计算资源与数据安全隔离

使用场景与适用范围

使用场景

  1. 科研机构模拟研究:加速器实验室、粒子物理研究中心用于光束传输特性模拟
  2. 高校教学实验:物理、工程专业课程中作为学生进行光束模拟实验的标准化环境
  3. 团队协作项目:科研团队共享模拟环境,协同进行数据处理与结果分析

适用范围

  • 用户群体:光束物理研究员、加速器工程师、相关专业师生及科研团队
  • 硬件要求:支持Docker的x86_64架构服务器(推荐配备GPU以提升模拟计算性能)
  • 软件环境:需配合JupyterHub 1.0+版本,支持Docker Swarm/Kubernetes等容器编排平台

使用方法与配置说明

独立测试运行

通过以下命令可直接启动镜像进行功能测试:

bash
docker run -d -p 8888:8888 --name beamsim-test docker.xuanyuan.run/radiasoft/beamsim

获取Jupyter访问链接(含安全token):

bash
docker logs beamsim-test

在浏览器访问 http://<主机IP>:8888,输入日志中的token即可进入Jupyter界面。

JupyterHub集成部署

前提条件

  • 已部署JupyterHub服务(推荐使用DockerSpawner作为容器调度器)
  • 服务器可访问Docker镜像仓库(或已本地拉取radiasoft/beamsim镜像)

配置步骤

  1. 编辑JupyterHub配置文件(jupyterhub_config.py):
python
c.JupyterHub.spawner_class = 'dockerspawner.DockerSpawner'
c.DockerSpawner.image = 'radiasoft/beamsim'
# 配置用户数据持久化(可选)
c.DockerSpawner.volumes = {'/data/jupyterhub/{username}': '/home/jovyan/work'}
# 设置资源限制(可选)
c.DockerSpawner.mem_limit = '4G'
c.DockerSpawner.cpu_limit = 2
  1. 重启JupyterHub服务使配置生效:
bash
systemctl restart jupyterhub  # 系统服务方式部署时
# 或
docker restart jupyterhub     # Docker容器方式部署时
  1. 用户通过JupyterHub登录后,系统自动分配该镜像容器,直接进入光束模拟工作环境。

环境变量配置

支持通过环境变量调整服务参数,常用配置项:

环境变量名说明默认值
JUPYTER_PORTJupyter服务监听端口8888
JUPYTER_TOKEN访问认证token(自定义安全密钥)自动生成随机值
JUPYTER_ENABLE_LAB启用Jupyter Lab界面(yes/no)no(默认Notebook)

示例:指定访问token并启用Jupyter Lab:

bash
docker run -d -p 8888:8888 \
  -e JUPYTER_TOKEN=my_secure_token_123 \
  -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes \
  docker.xuanyuan.run/radiasoft/beamsim

注意事项

  1. 镜像默认使用非root用户(UID=1000)运行,挂载宿主机目录时需确保权限匹配
  2. 生产环境建议配置数据卷持久化用户工作目录,避免容器重启导致数据丢失
  3. 大规模部署时应配置资源限制(CPU/内存/GPU),防止单用户过度占用集群资源
  4. 光束模拟具体功能使用方法请参考镜像内文档(通常位于/opt/beamsim/docs目录)

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 beamsim-jupyter 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/radiasoft/beamsim-jupyter:<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 radiasoft/beamsim-jupyter:<标签>

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