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。
收藏数: 76
下载次数: 1125411
类型:
bitnami/pytorchPyTorch 是一个深度学习平台,可加速从研究原型到生产部署的流程。Bitnami 镜像包含 Torchvision,提供特定的计算机视觉支持。
PyTorch 官方概述
商标说明:本软件列表由 Bitnami 打包。所提及的相关商标归各自公司所有,使用此类商标不暗示任何关联或认可。
consoledocker run -it --name pytorch bitnami/pytorch
这是由 Bitnami 构建和维护的硬化、最小化 CVE(常见漏洞和暴露)镜像。Bitnami 安全镜像基于云优化、安全硬化的企业级 Photon Linux 操作系统。选择 Bitnami 安全镜像的理由包括:
每个镜像均附带详细安全元数据,可在 Bitnami 公共目录 中查看。注:部分数据需 Bitnami 安全镜像商业订阅 权限。
如需基于 Debian Linux 的旧版镜像,可参考 Bitnami Legacy 仓库。
非 root 容器镜像增加了额外安全层,通常推荐用于生产环境。但由于以非 root 用户运行,特权任务通常受限。更多关于非 root 容器的信息可参考 Bitnami 文档。
Bitnami 标签政策及滚动标签与不可变标签的区别,可参考 官方文档。
不同标签的对应关系可通过分支文件夹中的 tags-info.yaml 文件查看,例如 bitnami/ASSET/BRANCH/DISTRO/tags-info.yaml。
可通过关注 bitnami/containers GitHub 仓库 订阅项目更新。
获取 Bitnami PyTorch Docker 镜像的推荐方式是从 Docker Hub 仓库 拉取预构建镜像:
consoledocker pull bitnami/pytorch:latest
如需指定版本,可拉取带版本标签的镜像。可在 Docker Hub 仓库 查看所有可用版本:
consoledocker pull bitnami/pytorch:[TAG] # 将 [TAG] 替换为具体版本号
如需手动构建镜像,可克隆仓库、进入 Dockerfile 所在目录并执行 docker build 命令(需替换以下命令中的 APP、VERSION 和 OPERATING-SYSTEM 占位符):
consolegit clone [***] bitnami/APP/VERSION/OPERATING-SYSTEM docker build -t bitnami/APP:latest .
默认情况下,运行此镜像会直接进入 Python REPL,可在此交互式测试和使用 PyTorch:
consoledocker run -it --name pytorch bitnami/pytorch
PyTorch 镜像的默认工作目录为 /app。可将主机中的应用文件夹挂载至此目录,通过 python 命令运行脚本:
consoledocker run -it --name pytorch -v /path/to/app:/app bitnami/pytorch \ python script.py # 将 /path/to/app 替换为主机应用目录,script.py 替换为脚本名
若应用通过 requirements.txt 定义依赖,可先安装依赖再运行:
consoledocker run -it --name pytorch -v /path/to/app:/app bitnami/pytorch \ sh -c "conda install -y --file requirements.txt && python script.py"
延伸阅读:
Bitnami 安全镜像 中的 PyTorch 镜像支持 FIPS 功能配置,可通过以下环境变量设置:
OPENSSL_FIPS:控制 OpenSSL 是否启用 FIPS 模式,可选值 yes(默认)或 no。Bitnami 会及时更新 PyTorch 版本(含安全补丁),建议按以下步骤升级容器:
consoledocker pull bitnami/pytorch:latest
(若使用 Docker Compose,将 image 属性值更新为 bitnami/pytorch:latest)
consoledocker rm -v pytorch
(或使用 Docker Compose:docker-compose rm -v pytorch)
consoledocker run --name pytorch bitnami/pytorch:latest
(或使用 Docker Compose:docker-compose up pytorch)
此版本移除 miniconda,改用 pip 管理依赖。优化后容器体积更小,安全风险更低。基于此镜像扩展功能时,需将 conda 命令替换为 pip 命令。
请注意,此文件未经过内部测试,建议仅用于开发或测试环境。生产环境部署推荐使用配套的 Bitnami Helm 图表。
若发现 docker-compose.yaml 文件问题,可按 贡献指南 报告或提交修复。
欢迎为该 Docker 镜像贡献代码。可通过 创建 issue 提出新功能需求,或 提交 pull request 贡献代码。
若运行容器时遇到问题,可 提交 issue。为确保高效支持,请按模板填写必要信息。
版权所有 © 2025 Broadcom。“Broadcom” 指 Broadcom Inc. 及其子公司。
根据 Apache 许可证 2.0 版(“许可证”)授权;除非遵守许可证,否则不得使用本文件。可在以下地址获取许可证副本:
<[***]>
除非适用***要求或书面同意,否则按“原样”分发软件,不提供任何明示或暗示的担保或条件。详见许可证以了解具体权限和限制。
以下是 bitnami/pytorch 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景:
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 版本下载页面。
manifest unknown 错误
TLS 证书验证失败
DNS 解析超时
410 错误:版本过低
402 错误:流量耗尽
身份认证失败错误
429 限流错误
凭证保存错误
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务