为NVIDIA DGX Spark系统优化的CUDA容器，提供基于vLLM、sglang和PyTorch的稳定预构建镜像，支持多节点推理，适合直接部署或作为自定义构建的基础镜像。

vllm/vllm-openai：vLLM 高性能大模型推理框架的官方 Docker 镜像，封装 OpenAI API 兼容的推理服务；支持 PagedAttention 与连续批处理，吞吐量可达传统引擎 10-24 倍；支持 50+ 开源模型与量化方案，适用开源模型部署、OpenAI 应用本地化与高并发生产场景。

vLLM框架在TPU上运行的Docker镜像仓库

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该仓库用于托管vllm项目持续集成（CI）流程所需的镜像，旨在为vllm-ci相关的自动化构建、测试及部署环节提供稳定的镜像存储与管理支持，确保CI流程高效、可靠地运行，满足vllm项目在开发迭代过程中对集成环境的镜像需求，助力项目快速验证代码变更、保障软件质量。

rocm/vllm-dev是基于AMD ROCm平台的高性能大语言模型开发镜像，集成vllm框架与AMD GPU加速能力，专为开发者打造大语言模型部署、推理优化及二次开发环境。镜像预配置PyTorch、HIP等核心依赖，支持低延迟、高吞吐量的LLM推理，可快速进行模型加载、性能调优与多实例部署测试，助力开发者高效构建和调试大语言模型应用，充分发挥AMD GPU在AI计算中的算力优势。

Apache Spark 是一款专为大规模数据处理打造的统一分析引擎，它集成了批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理能力，通过基于内存的计算模型显著提升数据处理速度，具备高效、易用且可扩展的特性，能为企业和开发者提供一站式的大数据分析解决方案，支持从数据提取、清洗、转换到深度分析与应用部署的全流程，满足各类复杂数据场景下的处理需求，助力实现数据驱动的高效决策与业务创新。

这是为AMD图形处理器（GPU）量身打造的、基于ROCm开源平台深度优化的vLLM Docker容器，其中vLLM作为高性能大语言模型服务库，可提供高效推理与服务能力，Docker容器则保障了部署的便捷性与环境一致性，整体方案旨在为AMD GPU用户提供兼顾性能与易用性的优化大语言模型运行环境。

repository for hosting vllm-omni images

Kimi K2 Thinking是最新开源思考模型，作为能逐步推理并动态调用工具的思考代理，具备深度多步推理能力，支持200-300次连续工具调用，原生INT4量化实现低延迟和低GPU内存占用，上下文窗口达256k。

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OpenAI的开源权重模型，专为强大的推理能力和代理任务设计，适用于多用途开发场景。

Bitnami Apache Spark的Helm Chart，用于在Kubernetes集群上部署高性能大规模计算引擎，支持数据处理、机器学习和实时流处理，提供Java、Python、Scala和R的API。

Qwen3是最新一代Qwen大语言模型，专为顶级编码、数学、推理和语言任务设计，支持密集型和混合专家模型架构，提供动态推理模式切换，适用于多语言多领域应用。

Apache Spark是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算系统，专为大数据处理设计，支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种数据处理模式，通过基于内存的计算引擎显著提升处理速度，具备高效、易用且可扩展的特性，广泛应用于数据科学与大数据分析领域，为用户提供快速、灵活的大数据处理解决方案。

Google’s latest Gemma, small yet strong for chat and generation

GLM-4.7-Flash是顶级的30B-A3B混合专家模型，平衡了强大性能与高效部署，为轻量级部署提供兼顾性能与效率的新选择。

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高级编码代理模型，拥有800亿参数（30亿激活MoE），专为编码代理和本地开发环境设计，具备高效代码生成、调试及工具调用能力，支持多种IDE平台集成。

DeepSeek-V3.2通过DeepSeek稀疏注意力(DSA)、可扩展强化学习框架和大规模智能体任务合成管道提升计算效率与推理能力，荣获2025年国际数学奥林匹克(IMO)和国际信息学奥林匹克(IOI)金牌。

官方vLLM Ascend Docker镜像，基于openEuler构建，提供快速高效的LLM推理和服务能力，支持PagedAttention内存管理、连续批处理、多种量化技术及优化内核，适用于高性能语言模型部署。

Apache Spark是一个多语言引擎，用于在单节点或集群上执行数据工程、数据科学和机器学习任务，提供Scala、Java、Python、R的高级API及Spark SQL、MLlib等丰富工具。

SmolLM 2是为速度、边缘设备和本地开发构建的小型LLM系列，提供135M、360M、1.7B参数版本，以Safetensors格式打包并采用vLLM导向布局，便于通过Docker Hub分发。

all-MiniLM-L6-v2是一个sentence-transformers模型，可将句子和段落映射到384维密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

多语言重排序模型，用于文本检索，可跨119种语言对文档相关性进行评分，基于Qwen3系列基础模型，具备多语言能力、长文本理解和推理技能。

Qwen3 Embedding是Qwen系列最新专有模型，专为文本嵌入和排序任务设计，提供0.6B、4B和8B多种尺寸，具备出色的多语言能力、长文本理解和推理技能，适用于文本检索、代码检索、分类、聚类等任务。

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Ministral 3是紧凑高效的多模态语言模型，支持视觉和文本输入，性能接近24B模型，专为边缘部署和本地推理优化，适用于资源受限环境。

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支持HashiCorp Nomad调度器的Apache Spark分发版，用于在Nomad环境中实现分布式计算任务调度与执行。

官方vLLM Ascend Docker镜像，基于openEuler构建，是社区维护的硬件插件，用于在Ascend NPU上无缝运行vLLM，支持Transformer、MoE、Embedding、多模态等多种开源模型，遵循硬件可插拔接口规范。

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用于Theia分析的Spark作业打包Docker镜像

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提供在Apache Spark上运行R的环境，支持通过交互式R Shell进行数据工程、数据科学和机器学习任务的执行，基于Spark的优化引擎实现高效数据处理。

Apache Beam是一个统一的批处理和流处理数据并行处理管道模型，提供多语言SDK用于构建管道，并支持在多种分布式处理后端（如Spark、Flink等）执行，满足终端用户、SDK开发者和Runner开发者的不同需求。

这是一个Spark作业，用于从存储中收集跟踪跨度(span)，分析服务间依赖关系并存储结果供UI展示，适用于Jaeger生产部署（all-in-one分发无需此作业），默认处理当天UTC的跟踪数据，也可指定其他日期。

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集成Java 11、Spark和Hadoop的Docker镜像，提供便捷的大数据处理开发与运行环境。

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一个最小化的R环境，通过SparkR包配置以使用Apache Spark，支持在R语言中利用Spark的分布式计算能力。

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一个最小化的Python环境，配置为通过PySpark接口使用Spark。

官方Spark Docker镜像，基于openEuler构建，是多语言引擎，支持数据工程、数据科学和机器学习，可在单节点或集群运行，提供Scala、Java、Python、R等API及Spark SQL、MLlib等工具。

作为Theia解决方案一部分的Spark Operator镜像，用于在Kubernetes上简化Spark应用的指定、运行和状态管理，基于官方kubeflow/spark-operator镜像构建。

Apache Amoro是一个开源数据湖管理系统，专注于实时数据集成与管理，支持Iceberg、Hudi等多种数据湖格式，提供统一元数据管理、数据同步及优化能力，简化数据湖构建与运维。

FunctionGemma是一个270M参数的开放模型，基于Gemma 3构建，专为纯文本函数调用训练，可微调为高效、离线运行的专用代理，适用于资源受限设备。

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基于包含SparkR的R环境构建的RStudio服务，提供集成了R语言、SparkR及RStudio界面的交互式数据分析平台。

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基于Python环境构建的Jupyter Lab服务，集成PySpark，用于数据分析与Spark应用开发。

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用于实现Apache Spark与Swift存储服务连接的Docker镜像，支持Spark应用程序高效访问和处理Swift中的数据。

Embedding Gemma是Google DeepMind推出的最先进文本嵌入模型，基于Gemma架构创建高质量文本向量表示，能捕捉语义含义，适用于检索增强生成（RAG）、语义搜索及相似性任务，为嵌入类应用提供强大基础。

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Spark FHIR Server是一个基于FHIR标准的开源医疗数据服务器，用于存储、查询、交换和管理医疗保健资源，支持医疗数据的标准化互操作。

该镜像用于在GitLab CI环境中构建和部署应用程序到Kubernetes集群。

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基于CircleCI Ruby镜像，集成QT4、FFMPEG及nodejs/yarn的Ruby项目持续集成环境镜像。

DCOS Spark

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比特纳米Spark安全镜像是一种为Apache Spark大数据处理框架提供的预配置、安全加固的软件镜像，它集成了必要的依赖组件，经过严格的安全审查与漏洞修复，支持快速部署和持续更新，确保用户能够便捷、安全地搭建和运行Spark集群，适用于企业级大数据分析、数据处理等场景，满足合规性要求并有效降低运维复杂度。

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基于Debian的Docker镜像，包含Node.js v8和最新稳定版Google Chrome，专为在CI环境中运行Cypress测试设计。

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NVIDIA Jetson 平台优化的大语言模型推理服务框架

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spark testing

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整合nginx和php-fpm的Docker镜像，包含针对Drupal、Laravel等应用的预定义nginx配置，便于快速部署PHP应用。

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