
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。
本Docker镜像旨在提供一个即开即用的环境,用于运行官方Snakemake教程。Snakemake是一款流行的工作流管理工具,用于生物信息学、数据分析等领域的流程自动化。该镜像预配置了所有教程所需的依赖组件,用户可直接启动容器并体验完整教程内容,无需手动处理复杂的环境配置。
snakemake命令测试教程中的工作流示例。拉取镜像(若需,根据实际镜像仓库调整命令):
bashdocker pull [镜像仓库地址]/snakemake-tutorial:latest
注:若未指定仓库,默认从Docker Hub拉取(需确保镜像已发布)。
启动容器(交互式运行,推荐学习场景):
bashdocker run -it --rm [镜像仓库地址]/snakemake-tutorial:latest
-it:启用交互式终端,支持命令行操作;--rm:容器退出后自动删除,避免残留临时文件。运行教程工作流:
容器启动后将自动进入教程根目录(通常为/snakemake-tutorial),可直接执行教程中的示例命令,例如:
bash# 运行教程中的示例工作流 snakemake --cores 1
挂载本地目录(保存教程文件或输出结果)
若需将教程文件或运行结果保存到本地,可通过-v参数挂载本地目录:
bashdocker run -it --rm -v /本地路径:/snakemake-tutorial/local [镜像仓库地址]/snakemake-tutorial:latest
挂载后,容器内/snakemake-tutorial/local目录将与本地/本地路径双向同步,可用于持久化保存文件。
指定Snakemake核心数
通过环境变量SNAKEMAKE_CORES可预设默认核心数(适用于非交互式运行):
bashdocker run -e SNAKEMAKE_CORES=4 -it --rm [镜像仓库地址]/snakemake-tutorial:latest
启动后执行snakemake命令时,默认使用4个核心(等效于snakemake --cores 4)。
教程相关文件默认位于/snakemake-tutorial目录下,典型结构包括:
Snakefile:教程核心工作流定义文件;data/:示例输入数据;docs/:教程文档(如Markdown或HTML格式);scripts/:辅助脚本(若有)。可通过ls命令查看完整目录结构:
bash# 在容器内执行 ls -l /snakemake-tutorial
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。
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