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基于Python环境构建的VSCode服务，专为数据科学场景定制。

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Onyxia API是用于Insee的应用服务，支持通过Docker或Java Maven运行，配置可通过application.properties文件及变量覆盖，目前处于开源和文档完善阶段。

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Onyxia服务的基础镜像

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基于R环境构建的RStudio服务，专为数据科学定制。

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通过rocker安装脚本构建的最小化R环境

基于专为数据科学定制的Python环境构建的Jupyter Lab服务

通过Conda安装的最小化Python环境，提供精简的Python运行环境。

支持ROCm后端的Tensorflow

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Bitnami Secure Image for tensorflow-serving

Automatic installation for experimental VSCode extensions

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 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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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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LinuxServer.io提供的OpenVSCode Server Docker镜像，支持通过浏览器访问远程服务器进行代码编辑与开发，具备轻量部署、跨平台兼容特性。

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

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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。

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TensorFlow（官网：[***]

TensorFlow Serving（[***]

TensorFlow SIG Build提供的用于构建TensorFlow的容器。

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该Docker镜像提供VS Code Server运行环境，支持容器化部署，便于快速搭建远程开发环境。