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rayproject
这是分布式计算API Ray的官方Docker镜像，旨在为用户提供便捷可靠的容器化部署方案，助力快速搭建和运行基于Ray的分布式计算环境，支持高效开发与部署分布式应用，满足大规模数据处理及并行计算需求，确保开发与生产环境的一致性和稳定性。
65 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：rayproject仓库类型：镜像最近更新：7 天前
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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。
Ray 容器镜像
Ray 容器镜像包含运行 Ray 所需的全部组件，适用于本地开发和 [Ray Cluster Launcher] 集群环境。
标签说明
镜像标签用于区分不同版本，可根据需求选择：
:latest：最新的 Ray 稳定版 release。:2.x.x：特定版本构建（如:2.9.3，对应具体发布版本）。:nightly：每日构建版，包含最新开发中的功能（非稳定版）。
后缀说明
标签可搭配后缀，区分 CPU/GPU 环境，未指定后缀时默认使用 CPU 版本：
-gpu：基于 NVIDIA CUDA 镜像，需在主机安装 [Nvidia Docker Runtime] 以支持 GPU 资源访问。-cpu：基于 Ubuntu 镜像，适用于纯 CPU 环境。- 无后缀标签：默认等同于
-cpu版本（如:latest即:latest-cpu）。
其他镜像
rayproject/ray-ml：包含常用机器学习库（如 TensorFlow、PyTorch 等），简化 ML 任务的开发与部署流程。
许可证
采用 [Apache-2.0 许可协议] 。
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。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull rayproject/ray:<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。"