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ROCm-Docker：用于构建Radeon Open Compute Platform软件层为可移植Docker镜像的框架，包含依赖说明、快速启动指南及容器管理命令。

Kubernetes (k8s)设备插件，用于将AMD GPU注册到容器集群中，支持计算工作负载调度

基于ROCm的PyTorch Docker镜像为开发者提供了预配置的深度学习环境，集成了PyTorch框架与AMD ROCm开源计算平台，支持AMD GPU硬件加速，无需手动配置驱动及库依赖，可直接用于深度学习模型的开发、训练与部署，有效简化环境搭建流程，确保跨平台一致性，适用于科研机构、工业界等多种场景，助力高效利用AMD硬件资源开展AI相关任务。

AMD构建的sgl-dev容器，提供统一的预配置开发环境，适用于基于AMD技术栈的项目开发。

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。

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支持ROCm后端的Tensorflow

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。

AMD GPU Operator用于在Kubernetes集群中配置、监控和管理AMD GPU资源，提供GPU设备的自动配置、健康监控及生命周期管理能力，简化GPU在容器化环境中的部署与运维。

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。

包含rocm-dev包的基础ROCM镜像，无内核级组件，用于下游镜像通过Dockerfile FROM语句派生构建。

Composable Kernel库的公共Docker镜像，提供便捷的容器化环境以支持该库的部署与使用。

用于构建最新TensorFlow Docker镜像的仓库

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MIOpen是AMD开发的深度学习GPU内核库，为深度学习框架提供高性能GPU加速支持。

基于ROCm的CentOS 7开发Docker镜像，配置了devtoolset-7，为ROCm相关应用开发提供基础环境。

该Docker仓库用于托管PyTorch每日构建版Docker镜像。

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用于构建MIGraphX的预构建环境镜像，MIGraphX是AMD ROCm生态系统中的深度学习推理引擎。

基于SLES的MIGraphX预构建环境，用于快速部署和运行AMD MIGraphX机器学习推理引擎。

AMD设备指标导出器，用于向Prometheus提供监控指标

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用于托管megatron-lm公共镜像的仓库，提供便捷获取和部署megatron-lm相关Docker镜像的服务，支持大模型训练与推理场景的快速环境搭建。

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JAX针对ROCm后端的Docker镜像，包含JAX在ROCm框架中的最新支持

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针对ROCm优化的统一PyTorch基础训练容器

KMM用于管理、构建、签名和部署树外内核模块及设备插件的工具。

KMM是一款用于管理、构建、签名和部署树外内核模块及设备插件的工具。

基于JAX发布版本构建的ROCm+JAX镜像，提供在ROCm平台上运行JAX的环境，适用于高性能计算与机器学习开发。

ROCm 7.0 预发布版本的限量预览容器镜像，用于在AMD MI355X/MI350X加速器上验证和复现推理及训练性能，面向早期访问用户评估下一代AMD GPU硬件工作负载。

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JAX训练Docker镜像，提供预配置的高性能机器学习训练环境，集成JAX及相关科学计算库，支持GPU/TPU加速，适用于深度学习模型开发、训练与研究。

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