rapidsai/base

RAPIDS - 开源GPU数据科学

什么是RAPIDS？

RAPIDS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！

当前版本 - RAPIDS v25.10

镜像中包含的RAPIDS库：

• cuDF
• cuML
• cuGraph
• cuVS
• RMM
• RAFT
• cuxfilter
• cuCIM
• xgboost

镜像类型

RAPIDS镜像基于https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda%E5%92%8Chttps://hub.docker.com/r/rapidsai/miniforge-cuda%E6%9E%84%E5%BB%BA%EF%BC%8C%E6%8F%90%E4%BE%9B%60amd64%60%E5%92%8C%60arm64%60%E6%9E%B6%E6%9E%84%E6%94%AF%E6%8C%81%EF%BC%88%E5%85%B7%E4%BD%93%E6%94%AF%E6%8C%81%E6%83%85%E5%86%B5%EF%BC%89%E3%80%82

有两种类型：

• rapidsai/base - 包含可直接使用的RAPIDS环境。
  • 提示：如果您希望将RAPIDS作为管道的一部分使用，请选择此镜像。
• rapidsai/notebooks - 扩展rapidsai/base镜像，添加了jupyterlab服务器、示例笔记本和依赖项。
  • 提示：如果您希望通过笔记本和示例探索RAPIDS，请选择此镜像。

镜像标签命名规则

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：

text
25.10-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：

• RAPIDS 25.08及更早版本：CUDA版本标签为major.minor格式（例如cuda12.9）。
• RAPIDS 25.10：同时支持major.minor版本标签（例如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。
• RAPIDS 25.12及更高版本：CUDA版本标签仅为主版本（例如cuda12、cuda13）。

使用方法

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。

容器端口

rapidsai/notebooks暴露8888端口用于JupyterLab笔记本服务器。

环境变量

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

绑定挂载

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：

yml
dependencies:
  - 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

使用JupyterLab探索笔记本

rapidsai/notebooks容器在/home/rapids/notebooks目录中包含RAPIDS库的示例笔记本。

扩展RAPIDS镜像

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。

在笔记本中访问文档

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。

更多信息

请查看RAPIDS用户指南和XGBoost API文档。

如何获取帮助或提交错误/请求？

容器相关问题请提交至GitHub仓库：https://github.com/rapidsai/docker/issues/new

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。