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该仓库用于托管vllm项目持续集成（CI）流程所需的镜像，旨在为vllm-ci相关的自动化构建、测试及部署环节提供稳定的镜像存储与管理支持，确保CI流程高效、可靠地运行，满足vllm项目在开发迭代过程中对集成环境的镜像需求，助力项目快速验证代码变更、保障软件质量。

rocm/vllm-dev是基于AMD ROCm平台的高性能大语言模型开发镜像，集成vllm框架与AMD GPU加速能力，专为开发者打造大语言模型部署、推理优化及二次开发环境。镜像预配置PyTorch、HIP等核心依赖，支持低延迟、高吞吐量的LLM推理，可快速进行模型加载、性能调优与多实例部署测试，助力开发者高效构建和调试大语言模型应用，充分发挥AMD GPU在AI计算中的算力优势。

这是为AMD图形处理器（GPU）量身打造的、基于ROCm开源平台深度优化的vLLM Docker容器，其中vLLM作为高性能大语言模型服务库，可提供高效推理与服务能力，Docker容器则保障了部署的便捷性与环境一致性，整体方案旨在为AMD GPU用户提供兼顾性能与易用性的优化大语言模型运行环境。

ROCm-Docker：用于构建Radeon Open Compute Platform软件层为可移植Docker镜像的框架，包含依赖说明、快速启动指南及容器管理命令。

Kubernetes (k8s)设备插件，用于将AMD GPU注册到容器集群中，支持计算工作负载调度

支持ROCm后端的Tensorflow

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。

AMD构建的sgl-dev容器，提供统一的预配置开发环境，适用于基于AMD技术栈的项目开发。

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Composable Kernel库的公共Docker镜像，提供便捷的容器化环境以支持该库的部署与使用。

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AMD GPU Operator用于在Kubernetes集群中配置、监控和管理AMD GPU资源，提供GPU设备的自动配置、健康监控及生命周期管理能力，简化GPU在容器化环境中的部署与运维。

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用于构建MIGraphX的预构建环境镜像，MIGraphX是AMD ROCm生态系统中的深度学习推理引擎。

AMD设备指标导出器，用于向Prometheus提供监控指标

用于托管megatron-lm公共镜像的仓库，提供便捷获取和部署megatron-lm相关Docker镜像的服务，支持大模型训练与推理场景的快速环境搭建。

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包含rocm-dev包的基础ROCM镜像，无内核级组件，用于下游镜像通过Dockerfile FROM语句派生构建。

用于构建最新TensorFlow Docker镜像的仓库

MIOpen是AMD开发的深度学习GPU内核库，为深度学习框架提供高性能GPU加速支持。

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该Docker仓库用于托管PyTorch每日构建版Docker镜像。

基于SLES的MIGraphX预构建环境，用于快速部署和运行AMD MIGraphX机器学习推理引擎。

KMM用于管理、构建、签名和部署树外内核模块及设备插件的工具。

KMM是一款用于管理、构建、签名和部署树外内核模块及设备插件的工具。

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JAX训练Docker镜像，提供预配置的高性能机器学习训练环境，集成JAX及相关科学计算库，支持GPU/TPU加速，适用于深度学习模型开发、训练与研究。

JAX针对ROCm后端的Docker镜像，包含JAX在ROCm框架中的最新支持

针对ROCm优化的统一PyTorch基础训练容器

Kasm Workspaces的Insomnia镜像，提供浏览器可访问的Insomnia应用，支持通过Web方式使用API测试工具，可独立部署或集成到Kasm Workspaces平台，具备Web原生渲染能力。

基于JAX发布版本构建的ROCm+JAX镜像，提供在ROCm平台上运行JAX的环境，适用于高性能计算与机器学习开发。

ROCm 7.0 预发布版本的限量预览容器镜像，用于在AMD MI355X/MI350X加速器上验证和复现推理及训练性能，面向早期访问用户评估下一代AMD GPU硬件工作负载。

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Google’s latest Gemma, small yet strong for chat and generation

在数据中心、笔记本电脑、边缘和任何云环境中运行AlloyDB的可下载数据库软件包，100%兼容PostgreSQL，提供高性能OLTP和OLAP支持及AI功能，简化管理且便携性强。

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DeepSeek-V3.2通过DeepSeek稀疏注意力(DSA)、可扩展强化学习框架和大规模智能体任务合成管道提升计算效率与推理能力，荣获2025年国际数学奥林匹克(IMO)和国际信息学奥林匹克(IOI)金牌。

官方vLLM Ascend Docker镜像，基于openEuler构建，提供快速高效的LLM推理和服务能力，支持PagedAttention内存管理、连续批处理、多种量化技术及优化内核，适用于高性能语言模型部署。