PyTorch是一款以Python为首要设计理念的深度学习框架，凭借简洁易用的Python接口、动态计算图机制及强大的灵活性，广泛应用于学术研究与工业开发，支持从快速原型设计到大规模部署的全流程，深度融合Python数据科学生态，为开发者提供高效且直观的深度学习解决方案。

比特纳米PyTorch安全镜像是一款为深度学习框架PyTorch量身打造的预配置、安全加固型容器镜像，集成经过严格测试的依赖组件，具备漏洞扫描、合规性检查及持续更新机制，可有效保障开发环境安全，简化从模型训练到部署的全流程，适用于科研机构、企业开发者在AI项目中快速构建稳定、安全的PyTorch运行环境。

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。

Bitnami提供的PyTorch Helm chart，用于在Kubernetes环境中简化PyTorch的部署与管理。

使用Chainguard的低至零CVE容器镜像构建、交付和运行安全软件。

已安装conda的通用目的镜像，用于PyTorch的CI/CD流程。

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PyTorch Serve 是官方模型服务框架，用于简化 PyTorch 模型部署，支持 REST/gRPC 接口、动态批处理、多模型版本控制及监控集成，适用于企业级推理服务场景。

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为RunPod平台设计的便捷镜像，基于官方PyTorch镜像，支持通过环境变量配置SSH（22端口）和Jupyter Lab（8888端口）服务，便于远程开发和模型训练。

包含Pytorch 1.0 rc0的Docker镜像，基于CUDA 10.0、cuDNN 7和Ubuntu 16.04构建，支持计算能力6.1和7.5的NVIDIA GPU。

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纯净的PyTorch Docker镜像指的是基于PyTorch官方版本构建、不含冗余组件的Docker容器镜像，旨在为深度学习开发者提供简洁高效的开发环境，支持模型训练、推理及部署等多种场景，通常包含不同版本的PyTorch及适配的CUDA工具包，可快速集成至开发流程，有效避免依赖冲突，简化环境配置步骤，助力开发者专注于算法研究与模型优化，是深度学习项目开发和部署的实用工具。

集成PyTorch深度学习框架、CUDA加速支持及NVIDIA Apex混合精度训练库的Docker镜像，适用于需要GPU加速的深度学习模型开发、训练与推理任务，可简化环境配置并提升训练效率。

MosaicML提供的预构建Docker镜像，包括Composer镜像（含Composer及NLP和Vision依赖）和PyTorch镜像（仅含PyTorch），用于简化环境设置。

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。

集成PyTorch和Flash Attention的基础镜像，用于支持深度学习应用中高效注意力机制的训练与推理任务。

NERSC基于NVIDIA PyTorch容器构建的GPU镜像，用于支持GPU加速的PyTorch深度学习任务。

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包含PyTorch和其他实用工具并集成CUDA驱动的Docker镜像，适用于深度学习模型开发、训练和推理任务。