github/codenet-preprocess Docker 镜像 - 轩辕镜像

镜像概述和主要用途

本镜像为机器学习任务提供Docker环境支持，包含两个标签以适应不同计算需求：github/codenet:gpu 和 github/codenet:cpu，分别针对GPU加速和纯CPU计算场景。

核心功能和特性

github/codenet:gpu

• 基于 nvidia-docker 构建，专为配备Nvidia GPU的计算机设计
• 预装Tensorflow深度学习框架和Python 3.6
• 包含GPU计算所需的依赖组件，支持GPU加速的机器学习任务

github/codenet:cpu

• 与 github/codenet:gpu 功能类似，但不包含GPU相关依赖
• 适用于无Nvidia GPU或无需GPU计算能力的场景
• 保持轻量化设计，降低环境依赖要求

使用场景和适用范围

• github/codenet:gpu：适用于需要GPU加速的机器学习任务，如深度学习模型训练、大规模数据处理等，需运行在配备Nvidia GPU的主机环境。
• github/codenet:cpu：适用于机器学习模型推理、小规模数据处理或开发调试等无需GPU计算的场景，可在无GPU的普通计算机上运行。

使用方法和配置说明

构建容器镜像

如需自行构建容器镜像，可使用以下命令：

构建 gpu 标签镜像：

bash
docker build --no-cache -t github/codenet:gpu -f codenet-gpu.Dockerfile .

构建 cpu 标签镜像：

bash
docker build --no-cache -t github/codenet:cpu -f codenet-cpu.Dockerfile .

许可证

本项目采用 MIT License 开源。

容器镜像包含第三方材料，详细信息请参见 THIRD_PARTY_NOTICE.md。