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[不再更新] 针对Jetson TX2的DustyNV推理模型容器构建，已重命名为openhorizon/aarch64-tx2-dustyinference

适用于Jetson TX2平台的容器，基于DustyNV的推理模型构建，用于部署和运行深度学习推理任务。

Eclipse Tractus-X Industry Core Hub Frontend的Docker镜像，基于nginx非特权Alpine基础镜像，用于部署行业核心枢纽前端应用，遵循Apache License 2.0协议。

GitHub仓库dusty-nv/jetson-containers中的Ollama LLM包，是为NVIDIA Jetson嵌入式平台设计的容器化解决方案，旨在简化大型语言模型（LLM）的部署与运行流程，支持多种主流LLM模型，充分利用Jetson设备的硬件加速能力，适用于边缘AI计算、智能终端开发等场景，为开发者提供便捷高效的本地化LLM部署工具。

为NVIDIA Jetson平台提供预配置的ROS环境，支持机器人应用的快速开发、部署与运行，适配Jetson硬件加速能力。

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用于在NVIDIA Jetson边缘设备上部署和运行大语言模型的Docker镜像，针对嵌入式硬件优化，支持本地高效推理。

jetson-inference是为NVIDIA Jetson平台设计的深度学习推理容器，集成CUDA、PyTorch、TensorRT、OpenCV等关键依赖，支持多种JetPack/L4T版本，便于快速部署和运行计算机视觉等推理任务。

适用于NVIDIA Jetson设备的PyTorch环境Docker镜像，集成PyTorch 2.2、TorchVision、TensorRT等组件，支持GPU加速和模型优化，适用于深度学习开发与部署。

包含llama.cpp（启用CUDA支持）和llama-cpp-python的Docker镜像，支持GGUF/GGML模型格式，适用于本地大语言模型推理任务。

NVIDIA Jetson 平台优化的大语言模型推理服务框架

flask app for testing

Operator work for influxdb

Debian, vim, siege, sleep..

带CUDA支持的PyTorch容器，适用于Jetson设备，支持PyTorch 1.9至2.3等多个版本，集成CUDA、cuDNN等必要依赖，用于深度学习模型开发、训练和推理。l4t-pytorch容器还包含torchvision和torchaudio。

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适用于NVIDIA Jetson设备的Home Assistant插件，通过wyoming协议使用wyoming-piper实现文本转语音（TTS），支持GPU加速，可与Jetson上的home-assistant-core容器或远程Home Assistant集成，需Home Assistant 2023.9及以上版本。

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用于NVIDIA Jetson设备的Home Assistant插件，基于wyoming协议，通过wyoming-faster-whisper实现GPU加速的语音转文本系统，适用于智能家居语音助手管道。

专为NVIDIA Jetson平台设计的轻量级向量数据库，用于在边缘设备上高效存储、检索和管理AI应用中的向量嵌入数据。

为NVIDIA Jetson平台提供Stable Diffusion的Web界面容器，支持在嵌入式设备上通过网页进行AI图像生成。

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l4t-ml是适用于Jetson设备的机器学习镜像，兼容L4T/JetPack系统，集成CUDA、PyTorch、TensorFlow、ONNX等主流深度学习框架及工具，支持边缘AI模型开发、训练与部署。

Home Assistant插件，使用openWakeWord通过wyoming协议在NVIDIA Jetson设备上实现唤醒词检测，支持自定义模型和CPU的tflite模型，适用于Jetson设备上的语音助手管道。

dustynv/kokoro-tts是一个可能提供文本转语音(TTS)功能的Docker镜像，基于Apache License 2.0授权，具体功能信息需参考官方完整文档。

用于MLC LLM项目的Docker容器，基于Apache TVM Unity，集成CUDA、cuDNN、CUTLASS、FasterTransformer和FlashAttention-2等加速库，支持模型量化与性能基准测试。

nanoowl是用于Jetson设备的视觉识别Docker镜像，基于NVIDIA-AI-IOT/nanoowl项目，支持通过自然语言提示进行图像预测，包含基础预测示例和摄像头实时演示功能，可通过Web界面交互。

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https://github.com/dusty-nv/jetson-containers/packages/llm/text-generation-webui

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torch2trt是用于将PyTorch模型转换为TensorRT格式的Docker镜像，适用于NVIDIA Jetson设备，支持JetPack 4.6+（L4T R32.6+）和JetPack 5.1+（L4T R35.x），集成PyTorch、TensorRT等依赖，可提升模型推理性能。

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基于PyTorch的计算机视觉库Docker镜像，适配Jetson设备的JetPack/L4T系统，支持多个版本（0.10.0至0.18.0），集成CUDA、cuDNN加速及Python、NumPy等依赖，提供图像变换、预训练模型和数据集工具，适用于嵌入式视觉任务开发与部署。

onnxruntime Docker镜像是适用于Jetson设备的ONNX模型运行环境，支持GPU加速，适配不同L4T/JetPack版本，包含预构建的onnxruntime-gpu wheel，为嵌入式AI应用提供高效的ONNX模型推理支持。

在Jetson设备上自动启动JupyterLab服务器的Docker镜像，默认运行于8888端口（密码nvidia），支持通过环境变量配置根目录、端口、密码及日志路径，可灵活定制启动行为（如直接进入终端或手动启动服务）。

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GHOSTS是用于网络模拟、训练和演练的逼真用户模拟框架。

OpenCV Docker镜像，为Jetson平台（L4T系统）提供带CUDA加速的计算机视觉库，支持4.5.0、4.8.1、4.9.0等版本，依赖CUDA、cuDNN等组件，是AI模型部署和视觉应用开发的基础依赖。

用于Jetson平台的Whisper音频转录Jupyter环境，包含原始notebooks及额外录音转录notebook，自动启动Jupyter Lab（HTTPS访问，密码nvidia），支持交互式语音识别与音频处理任务。

支持GNU、Intel和NVHPC编译器，用于通过CI（持续集成）运行CCPP SCM（公共社区物理包单柱模式）的Docker镜像。

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优化的LLM推理引擎，支持AWQ和MLC量化、多模态代理及实时ASR/TTS，提供Web UI服务器。该项目已迁移至NanoLLM，此处仅保留用于向后兼容，未来更新将在NanoLLM进行。

Legacy alias for dustinwashington/cecli

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HuggingFace Transformers Docker镜像提供便捷API，支持多种NLP和视觉模型，兼容HuggingFace Hub上大量模型，适用于文本生成等LLM任务，支持多种精度和量化选项。

LLaVA视觉大型语言模型Docker镜像，基于haotian-liu/LLaVA项目，适用于Jetson平台，支持图像理解与对话交互，可通过text-generation-webui使用量化模型，最新版本为llava-1.5。

nanosam Docker镜像是基于NVIDIA-AI-IOT/nanosam项目的容器化部署，适用于Jetson设备，提供图像分割功能，支持基本使用示例和基准测试，依赖CUDA、PyTorch、TensorRT等组件，可高效运行图像分割任务。

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Triton Inference Server Docker镜像，专为Jetson设备优化，提供高性能模型推理服务，支持JetPack 4.6+及更高版本（L4T >=32.6），集成CUDA、cuDNN和TensorRT等依赖，适用于边缘AI推理部署。

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torch_tensorrt是用于Jetson设备的Docker镜像，集成PyTorch与TensorRT，优化PyTorch模型推理性能，适用于JetPack 4.6+（L4T >=32.6）环境，支持arm64架构，提供高性能AI应用部署能力。

torch_tensorrt是用于Jetson设备的Docker镜像，集成PyTorch与TensorRT，优化PyTorch模型推理性能，适用于JetPack 4.6+（L4T >=32.6）环境，支持arm64架构，提供高性能AI应用部署能力。

l4t-tensorflow是为NVIDIA Jetson设备构建的Docker镜像，集成TensorFlow 1.x/2.x深度学习框架，支持L4T系统（>=32.6），依赖CUDA、cuDNN、TensorRT等组件，用于在Jetson平台上高效运行深度学习模型训练与推理任务。