paddlecloud/paddledetection
paddlecloud
PaddleDetection模型套件的标准Docker镜像，用于便捷的Docker化部署和云上部署，包含运行模型案例的所有依赖，支持异构硬件环境和常见CUDA版本，开箱即用且持续更新。
12 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：paddlecloud仓库类型：镜像最近更新：3 年前
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
PaddleDetection
本镜像仓库用于存储飞桨模型套件https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection%E7%9A%84%E6%A0%87%E5%87%86%E9%95%9C%E5%83%8F%EF%BC%8C%E6%96%B9%E4%BE%BF%E7%94%A8%E6%88%B7%E8%BF%9B%E8%A1%8CDocker%E5%8C%96%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%88%96%E4%BA%91%E4%B8%8A%E9%83%A8%E7%BD%B2%E3%80%82PaddleDetection%E5%A5%97%E4%BB%B6%E7%9A%84%E6%A0%87%E5%87%86%E9%95%9C%E5%83%8F%E7%94%B1https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E5%9F%BA%E4%BA%8Ehttps://github.com/tektoncd/pipeline%E8%87%AA%E5%8A%A8%E6%9E%84%E5%BB%BA%E3%80%82%E8%8B%A5%E9%9C%80%E5%AF%B9%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%A5%97%E4%BB%B6%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%B9%B6%E6%8C%81%E7%BB%AD%E6%9E%84%E5%BB%BA%E5%AE%9A%E5%88%B6%E9%95%9C%E5%83%8F%EF%BC%8C%E5%8F%AF%E5%8F%82%E8%80%83https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud/blob/main/tekton/README.md%E6%9E%84%E5%BB%BA%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E5%A5%97%E4%BB%B6%E9%95%9C%E5%83%8FCI%E6%B5%81%E6%B0%B4%E7%BA%BF%E3%80%82%E6%9B%B4%E5%A4%9A%E9%83%A8%E7%BD%B2%E5%86%85%E5%AE%B9%E5%8F%AF%E5%8F%82%E8%80%83%E4%BA%91%E4%B8%8A%E9%A3%9E%E6%A1%A8%E9%A1%B9%E7%9B%AEhttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud%E3%80%82
PaddleCloud优势
-
模型套件Docker镜像大礼包
提供飞桨模型套件Docker镜像大礼包，包含运行模型套件案例的所有依赖，支持持续更新，适配异构硬件环境和常见CUDA版本，开箱即用。 -
丰富的云上飞桨组件
包含样本数据缓存组件、分布式训练组件、推理服务组件等云原生功能组件，方便用户在Kubernetes集群上快速实现模型的训练和部署。 -
功能强大的自运维能力
基于Kubernetes的Operator机制提供自运维能力，如训练组件支持多种架构模式，具备分布式容错与弹性训练能力；推理服务组件支持自动扩缩容与蓝绿发版等。 -
针对飞桨框架的定制优化
通过缓存样本数据加速云上飞桨分布式训练作业，基于飞桨框架和调度器的协同设计优化集群GPU利用率。
安装Docker
若未安装Docker，可参考https://docs.docker.com/get-docker/%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E5%AE%89%E8%A3%85%E3%80%82%E5%A6%82%E9%9C%80%E4%BD%BF%E7%94%A8GPU%E7%89%88%E6%9C%AC%E9%95%9C%E5%83%8F%EF%BC%8C%E8%BF%98%E9%9C%80%E5%AE%89%E8%A3%85NVIDIA%E7%9B%B8%E5%85%B3%E9%A9%B1%E5%8A%A8%E5%92%8Cnvidia-docker%EF%BC%8C%E8%AF%A6%E6%83%85%E5%8F%82%E8%80%83https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#docker%E3%80%82
快速上手
Docker环境可快速体验，提供CPU和GPU版本镜像。Docker新手建议学习https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud/blob/main/docs/zh_CN/docker-tutorial.md%E3%80%82
使用CPU版本的Docker镜像
bashdocker run --name dev -v $PWD:/mnt -p 8888:8888 -it docker.xuanyuan.run/paddlecloud/paddledetection:2.4-cpu-e9a542 /bin/bash
使用GPU版本的Docker镜像
bashdocker run --name dev --runtime=nvidia -v $PWD:/mnt -p 8888:8888 -it docker.xuanyuan.run/paddlecloud/paddledetection:2.4-gpu-cuda10.2-cudnn7-e9a542 /bin/bash
进入容器后，即可执行PaddleDetection套件中提供的案例。
PaddleDetection Docker化部署案例
- https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud/blob/main/samples/pphuman/pphuman-docker.md
- https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCloud/blob/main/samples/pphuman/ppyoloe-docker.md
镜像列表
镜像tag最后6个字符为commit id（如bb4fbe），用于定位镜像中的模型套件代码版本，方便问题排查。
| 镜像路径 | 构建时间 |
|---|---|
| paddlecloud/paddledetection:2.4-cpu-e9a542 | 2022年05月09日 |
| paddlecloud/paddledetection:2.4-gpu-cuda11.2-cudnn8-e9a542 | 2022年05月09日 |
| paddlecloud/paddledetection:2.4-gpu-cuda10.2-cudnn7-e9a542 | 2022年05月09日 |
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 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 paddledetection 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/paddlecloud/paddledetection:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull paddlecloud/paddledetection:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"