rapidsai/notebooks

RAPIDS - 开源GPU数据科学

什么是RAPIDS？

RAPIDS软件库套件让您能够完全在GPU上执行端到端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https://rapids.ai获取更多信息。

注意： 请查看我们的https://docs.rapids.ai/install#system-req，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和https://hub.docker.com/r/rapidsai/miniforge-cuda构建。RAPIDS镜像提供`amd64`和`arm64`架构（https://docs.rapids.ai/install#system-req）。

有两种类型：

• rapidsai/base - 包含可直接使用的RAPIDS环境。
  • 提示：如果您想将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https://jupyter.org/、示例笔记本和依赖项。
  • 提示：如果您想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详细信息整合到标签中，如下所示：

text
25.10-cuda13-py3.13
^         ^    ^
|         |    Python版本
|         |
|         CUDA主版本
|
RAPIDS版本

注意： 镜像的每日构建版本在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：同时提供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https://ipython.org/。

rapidsai/notebooks镜像默认启动https://jupyter.org/。

容器端口

rapidsai/notebooks暴露端口8888用于https://jupyter.org/。

环境变量

以下环境变量可传递给docker run命令：

• EXTRA_CONDA_PACKAGES - 用于在容器中安装额外的conda包。使用空格分隔的值列表
• CONDA_TIMEOUT - conda命令在退出前的等待时间（秒）
• EXTRA_PIP_PACKAGES - 用于在容器中安装额外的pip包。使用空格分隔的值列表
• PIP_TIMEOUT - pip命令在退出前的等待时间（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要安装的依赖列表的YAML文件。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镜像都使用conda作为包管理器，所有RAPIDS包都在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的文档，例如：

[1] ?cudf.read_csv

这将打印函数签名及其使用文档。如果不够详细，可以使用??查看函数的完整代码：

[1] ??cudf.read_csv

有关更多详细信息，请查看RAPIDS https://docs.rapids.ai/。

更多信息

查看https://docs.rapids.ai/user-guide和https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/ API文档。

如何获取帮助或提交错误/请求？

请将容器相关问题提交至GitHub仓库：https://github.com/rapidsai/docker/issues/new

有关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https://stackoverflow.com/tags/rapids上找到。