rocker/cuda-dev
rocker
为Rocker栈添加CUDA和cuDNN开发库，提供R环境下的机器学习和GPU计算支持，包含ml（CPU）和ml-gpu（GPU）版本，满足不同计算需求，支持R命令行和RStudio实例运行。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：rocker仓库类型：镜像最近更新：6 年前
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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。
Rocker机器学习栈（R环境）
镜像概述和主要用途
本仓库包含用于R语言中机器学习和基于GPU计算的Docker镜像。这些镜像构建在rocker-versioned栈基础上，扩展了CUDA和cuDNN等GPU计算库，为R开发者提供完整的机器学习环境。
核心功能和特性
依赖栈结构
-| rocker/tidyverse -| rocker/tensorflow -| rocker/ml -| rocker/cuda -| rocker/tensorflow-gpu -| rocker/ml-gpu -| rocker/cuda-dev
- 基于
rocker/tidyverse构建，继承R数据科学基础环境 - 包含CUDA和cuDNN开发库，支持GPU加速计算
- 提供两个主要版本：
ml（CPU版）和ml-gpu（GPU版） - 支持R命令行交互和RStudio Web界面
使用场景和适用范围
- R语言机器学习项目开发和部署
- 需要GPU加速的R计算任务（如图像处理、深度学习）
- 数据科学研究和教学环境搭建
- 快速启动包含完整依赖的R机器学习环境
使用方法和配置说明
前提条件
- 使用
ml-gpu镜像需安装https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker%E8%BF%90%E8%A1%8C%E6%97%B6
基本使用
运行R命令行
bash# CPU版 docker run --rm -ti docker.xuanyuan.run/rocker/ml R # GPU版 nvidia-docker run --rm -ti rocker/ml-gpu R
启动RStudio实例
bash# CPU版（访问 http://localhost:8787，用户名：rstudio，密码：mu） docker run -e PASSWORD=mu -p 8787:8787 docker.xuanyuan.run/rocker/ml # GPU版 nvidia-docker run -e PASSWORD=mu -p 8787:8787 rocker/ml-gpu
配置参数说明
-e PASSWORD=mu：设置RStudio访问密码-p 8787:8787：映射RStudio Web端口到本地--rm：容器退出后自动删除-ti：交互式终端模式
版本控制
- GPU镜像（
ml-gpu）基于CUDA 9.0构建 - 镜像标签（如
latest/3.5.2）跟踪当前R版本，与https://github.com/rocker-org/rocker-versioned%E6%A0%88%E4%BF%9D%E6%8C%81%E4%B8%80%E8%87%B4
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。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull rocker/cuda-dev:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"