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Bitnami 安全镜像（适用于 Jupyter 基础笔记本）是一款经过专业安全加固与优化配置的容器镜像，旨在为开发者提供开箱即用的 Jupyter 基础笔记本环境，集成了必要的依赖组件、安全补丁及最佳实践，可有效简化部署流程并降低安全风险，适用于数据科学、机器学习及教育等场景下的交互式编程与开发工作。

包含CUDA、PyTorch、cuDNN的完整MAX栈，适用于生产就绪的NVIDIA生成式AI部署。

支持ROCm后端的Tensorflow

Bitnami Secure Image for tensorflow-serving

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Bitnami JupyterHub安全镜像为用户组提供Jupyter笔记本环境访问，无需用户进行安装和维护，具备安全加固、最小化攻击面及FIPS支持等特性，适用于开发和测试环境，推荐在Kubernetes集群中运行。

Bitnami安全镜像，用于TensorFlow Serving和ResNet模型的客户端工具，支持ResNet模型预测，提供安全加固特性、非root容器支持及便捷部署流程，适用于开发和测试环境中的模型服务交互。

Bitnami提供的JupyterHub Helm Chart，用于在Kubernetes集群中部署JupyterHub，为用户组提供笔记本环境，管理认证及单用户实例，包含Hub、Proxy和Image Puller组件，简化部署和维护。

Bitnami TensorFlow ResNet的Helm图表，用于在Kubernetes集群上部署TensorFlow Serving ResNet模型，支持资源配置、Prometheus监控等功能，适用于开发和生产环境的模型服务部署。

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Bitnami安全镜像为TensorFlow提供经过安全加固的运行环境，支持TensorFlow应用的部署与运行。

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用于构建最新TensorFlow Docker镜像的仓库

基于专为数据科学定制的Python环境构建的Jupyter Lab服务

corpusops/docker-tensorflow 是一个便捷的 TensorFlow Docker 镜像，集成 TensorFlow 及常用依赖，支持 CPU/GPU，提供多版本标签，适用于机器学习开发、模型训练与推理。

包含TensorFlow的科学计算Jupyter Notebook Python环境，来自https://github.com/jupyter/docker-stacks项目

TensorFlow（官网：[***]

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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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来自https://github.com/jupyter/docker-stacks的科学Jupyter Notebook Python栈

来自https://github.com/jupyter/docker-stacks的Python与Spark Jupyter Notebook栈

JupyterHub是一款支持多用户的Jupyter笔记本服务器，它能为多个用户提供独立的交互式计算环境，允许用户通过网页浏览器访问并运行Jupyter笔记本，广泛应用于教学、科研团队协作及企业数据科学项目，方便管理员集中管理用户账户、分配资源和维护计算环境，确保不同用户在共享服务器资源时既能高效协作又能保持各自工作的独立性与安全性。

包含Python、Scala、R和Spark的Jupyter Notebook栈，来自https://github.com/jupyter/docker-stacks项目

来自https://github.com/jupyter/docker-stacks的Jupyter Notebook数据科学Python栈，提供数据科学工作所需的集成环境。