vochicong/lc0-docker
vochicong
该镜像用于在Docker环境中运行最新版本的lc0国际象棋AI客户端、lczero-client及lichess-bot，支持NVIDIA GPU加速，方便部署国际象棋相关AI应用。
3 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：vochicong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。
镜像概述
该Docker镜像整合了最新版本的lc0（Leela Chess Zero）国际象棋AI客户端、lczero-client及lichess-bot工具，支持通过NVIDIA Docker实现GPU加速，帮助用户快速部署和运行国际象棋AI相关应用。
核心功能
- 运行最新版lc0国际象棋AI引擎，支持自对弈训练
- 集成lczero-client和lichess-bot，实现与Lichess平台的AI对战交互
- 提供NVIDIA GPU加速支持，提升AI计算效率
- 包含Docker Compose和Kubernetes配置示例，适配不同部署场景
使用场景
- AI自玩训练：通过镜像运行lc0进行国际象棋AI的自对弈训练，优化模型性能
- Lichess平台对战：部署lichess-bot连接Lichess平台，实现AI自动参与在线对战
配置说明
依赖要求
- Docker环境（需满足官方安装条件）
- NVIDIA Docker（用于GPU加速功能）
- Docker Compose（版本≥1.23.2）
部署示例
运行lc0自玩训练
使用预构建镜像
bashdocker run --runtime nvidia --rm -it vochicong/lc0-docker
本地构建运行
- 克隆仓库：
git clone <仓库地址>（请替换为实际仓库地址） - 进入目录：
cd lc0-nvdia-docker - 启动服务：
docker-compose up lc0
运行lichess-bot
- 克隆仓库并进入对应目录
- 将syzygy表库文件放入
data/syzygy目录 - 将网络权重文件放入
data/networks目录 - 根据需求编辑
lc0.config和lcbot-config.yml配置文件 - 在
.env文件中添加LICHESS_API_TOKEN（注意：此文件需保密，禁止提交到版本控制） - 启动服务：
docker-compose up lcbot
Kubernetes部署
参考镜像仓库中的k8s.yaml文件，根据实际环境调整配置后部署。
版本说明
镜像标签与lc0的官方发布版本保持一致，详细版本对应关系可查看仓库内的.github/main.workflow、k8s.yaml及docker-compose.yml文件。
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。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 lc0-docker 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/vochicong/lc0-docker:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull vochicong/lc0-docker:<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。"