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Notebook 标准镜像列表

由平台提供和维护的 Notebook 镜像称为 Notebook 标准镜像。每个 Notebook 标准镜像提供某一种流行的机器学习框架作为其主要环境,同时预装了一些 Python 包、命令行工具和最新版本的平台工具

当前正在维护的 Notebook 标准镜像如下表所示:

名称 主要环境 备注
tensorflow-2.12.0-notebook-cpu TensorFlow 2 CPU 镜像
tensorflow-2.12.0-notebook-gpu TensorFlow 2 GPU 镜像
torch-1.13.1-notebook PyTorch 1
torch-2.0.0-notebook PyTorch 2
miniconda-22.11.1-notebook conda

说明:

  1. 您可以在创建 Notebook 时选择以使用这些镜像,也可以直接从 Docker Hub 的 t9kpublic Namespace 下拉取这些镜像以使用。
  2. 这些镜像会持续更新,直到相应机器学习框架的小版本更新后被新镜像替代,此时旧镜像会被移动到不再维护的 Notebook 标准镜像列表中。镜像的标签(tag)是它的版本号,其跟随平台的版本号进行更新;镜像的每一次更新可能包含修复问题、更新包或工具、更新 Notebook 的扩展程序等内容。
  3. 标签中包含 -sudo 的镜像包含 sudo 命令,其中用户(t9kuser)的密码为 tensorstack
  4. 如要自定义 Notebook 镜像,请参阅构建 Notebook 自定义镜像

tensorflow-2.12.0-notebook-cpu

镜像基于 tensorflow/tensorflow:2.12.0-jupyter基础镜像介绍)。

tensorflow-2.12.0-notebook-gpu

镜像基于 tensorflow/tensorflow:2.12.0-gpu-jupyter基础镜像介绍),故包含以下 NVIDIA GPU 库:

版本
CUDA 11.8
cuDNN 8.6.0.163
nvinfer 8.4.3

torch-1.13.1-notebook

镜像基于 pytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-devel基础镜像介绍),故包含以下 NVIDIA GPU 库:

版本
CUDA 11.6
cuDNN 8.4.0.27
NCCL 2.12.10

torch-2.0.0-notebook

镜像基于 pytorch/pytorch:2.0.0-cuda11.7-cudnn8-devel基础镜像介绍),故包含以下 NVIDIA GPU 库:

版本
CUDA 11.7
cuDNN 8.5.0.96
NCCL 2.13.4

miniconda-22.11.1-notebook

镜像基于 continuumio/miniconda3:master基础镜像介绍)。

命令行工具

所有镜像包含以下命令行工具:

名称 介绍
curl 用于从或向服务器传输数据,支持多种协议。
git 分布式版本控制系统,用于跟踪和协作开发软件项目的源代码。
htop 一个交互式的系统监视器,用于实时查看和管理运行中的进程。
rclone 用于在本地和云存储之间同步、管理文件的命令行程序,支持多种云存储服务。
rsync 用于高效同步和传输文件,支持本地和远程文件。
s3cmd 用于管理 Amazon S3 云存储服务。
ssh 用于安全地远程访问和管理服务器。
unzip 用于解压缩ZIP文件。
vim 一款高效、可定制的文本编辑器,常用于编程和文本编辑。
wget 用于从网络上下载文件,支持 HTTP、HTTPS 和 FTP 协议。
zip 用于创建和管理ZIP压缩文件。

不再维护的 Notebook 标准镜像

名称 主要环境 备注
tensorflow-1.15.5-notebook-cpu TensorFlow 1 CPU 镜像
tensorflow-1.15.5-notebook-gpu TensorFlow 1 GPU 镜像
tensorflow-2.11.0-notebook-cpu TensorFlow 2 CPU 镜像
tensorflow-2.11.0-notebook-gpu TensorFlow 2 GPU 镜像