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pytorch

bitnami/pytorch

Bitnami Secure Images(VMware Tanzu)

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。

77 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:Bitnami Secure Images(VMware Tanzu)仓库类型:镜像最近更新:16 天前
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Bitnami PyTorch 包介绍

什么是 PyTorch?

PyTorch 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。

快速启动

console
docker 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:

  • 主流开源软件的硬化安全镜像,近零漏洞
  • 结合漏洞利用交换声明(VEX Statements)、已知被利用漏洞(KEV)和利用预测评分系统(EPSS Scores)的漏洞分类与优先级划分
  • 聚焦合规性,支持 FIPS、STIG 和离线部署选项,包含安全物料清单(SBOM)
  • 通过 in-toto 实现软件供应链来源证明
  • 对社区热门 Helm 图表的一流支持

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。

为什么使用非 root 容器?

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。

支持的标签及对应 Dockerfile 链接

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。

获取镜像

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:

console
docker 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:

console
docker 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):

console
git clone [***] bitnami/APP/VERSION/OPERATING-SYSTEM
docker build -t bitnami/APP:latest .

进入 REPL

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:

console
docker run -it --name pytorch bitnami/pytorch

配置

运行 PyTorch 应用

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:

console
docker 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

运行带依赖的 PyTorch 应用

若应用通过 requirements.txt 定义依赖,可先安装依赖再运行:

console
docker 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:

  • PyTorch 官方文档
  • Conda 官方文档

Bitnami 安全镜像的 FIPS 配置

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。

维护

升级镜像

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:

步骤 1:获取更新镜像

console
docker pull bitnami/pytorch:latest

(若使用 Docker Compose,将 image 属性值更新为 bitnami/pytorch:latest)

步骤 2:移除当前运行容器

console
docker rm -v pytorch

(或使用 Docker Compose:docker-compose rm -v pytorch)

步骤 3:运行新镜像

console
docker run --name pytorch bitnami/pytorch:latest

(或使用 Docker Compose:docker-compose up pytorch)

显著变更

1.9.0-debian-10-r3 版本

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。

使用 docker-compose.yaml 注意事项

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。

贡献

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。

问题反馈

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。

许可证

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。

更多相关 Docker 镜像与资源

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:

  • pytorch/pytorch Docker 镜像说明
  • rocm/pytorch Docker 镜像说明(PyTorch 机器学习框架,ROCm GPU 加速版本)
  • nvidia/cuda Docker 镜像说明
  • dustynv/vllm Docker 镜像说明(高性能 LLM 推理服务)
  • rocm/vllm Docker 镜像说明(vLLM 推理服务,ROCm GPU 优化版本)

镜像拉取方式

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。

国内拉取方式

docker pull docker.xuanyuan.run/bitnami/pytorch:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

官方拉取方式

docker pull bitnami/pytorch:<标签>

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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。
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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。
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