rapidsai/baseRAPIDS软件库套件让您能够在GPU上完整执行端到端的数据科学和分析管道。它依赖NVIDIA® CUDA®原语进行底层计算优化,同时通过用户友好的Python接口暴露GPU并行性和高带宽内存速度。
访问rapids.ai获取更多信息。
注意: 请查看我们的系统要求以确保您的系统兼容!
镜像中包含的RAPIDS库:
cuDFcuMLcuGraphcuVSRMMRAFTcuxfiltercuCIMxgboostRAPIDS镜像基于nvidia/cuda和rapidsai/miniforge-cuda构建,提供amd64和arm64架构支持(具体支持情况)。
有两种类型:
rapidsai/base - 包含可直接使用的RAPIDS环境。
rapidsai/notebooks - 扩展rapidsai/base镜像,添加了jupyterlab服务器、示例笔记本和依赖项。
RAPIDS镜像的标签命名规则将关键平台信息整合到标签中,如下所示:
text25.10-cuda13-py3.13 ^ ^ ^ | | Python版本 | | | CUDA主版本 | RAPIDS版本
注意:镜像的夜间构建版本在RAPIDS版本后附加“a”(例如25.10a-cuda13-py3.13)
CUDA版本说明:
cuda12.9)。cuda12.9、cuda13.0)和主版本标签(例如cuda12、cuda13)。主版本标签通过重新标记最新的次要版本构建创建。cuda12、cuda13)。rapidsai/base镜像默认启动ipython shell。
rapidsai/notebooks镜像默认启动JupyterLab笔记本服务器。
rapidsai/notebooks暴露8888端口用于JupyterLab笔记本服务器。
可通过docker run命令传递以下环境变量:
EXTRA_CONDA_PACKAGES - 用于在容器中安装额外的conda包,使用空格分隔的列表值CONDA_TIMEOUT - conda命令等待退出的时间(秒)EXTRA_PIP_PACKAGES - 用于在容器中安装额外的pip包,使用空格分隔的列表值PIP_TIMEOUT - pip命令等待退出的时间(秒)示例:
sh$ docker run \ --rm \ -it \ --pull always \ --gpus all \ --shm-size=1g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 \ -e EXTRA_CONDA_PACKAGES="jq" \ -e EXTRA_PIP_PACKAGES="beautifulsoup4" \ -p 8888:8888 \ rapidsai/notebooks:25.10-cuda13.0-py3.13
将文件/文件夹挂载到以下位置可为镜像提供额外功能:
/home/rapids/environment.yml - 包含conda依赖列表的YAML文件,格式如下:ymldependencies: - beautifulsoup4 - jq
示例:
sh$ docker run \ --rm \ -it \ --pull always \ --gpus all \ --shm-size=1g --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 \ -v $(pwd)/environment.yml:/home/rapids/environment.yml \ rapidsai/base:25.10-cuda13.0-py3.13
rapidsai/notebooks容器在/home/rapids/notebooks目录中包含RAPIDS库的示例笔记本。
所有RAPIDS镜像使用conda作为包管理器,所有RAPIDS包在base conda环境中可用。这些镜像以rapids用户身份运行。
您可以在JupyterLab笔记本中使用?命令查看RAPIDS API文档,例如:
[1] ?cudf.read_csv
这会打印函数签名和使用文档。如需更多信息,可使用??查看函数完整代码:
[1] ??cudf.read_csv
更多详细信息请查看RAPIDS 文档。
请查看RAPIDS用户指南和XGBoost API文档。
容器相关问题请提交至GitHub仓库:[***]
对于cuDF、cuML、RMM等RAPIDS库的问题,请在相关GitHub项目中提交issue。
更多帮助可在Stack Overflow上找到。

manifest unknown 错误
TLS 证书验证失败
DNS 解析超时
410 错误:版本过低
402 错误:流量耗尽
身份认证失败错误
429 限流错误
凭证保存错误
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