MatPool Image Catalog
镜像与环境
在主机市场租用机器时选择系统环境；矩池云内置基础镜像、框架镜像、算法镜像和应用镜像，用于快速启动训练、推理、开发调试和软件应用。
91
公开镜像
4
镜像分类
3
适用类型
17 个
基础镜像
只安装操作系统 / CUDA，适合自定义环境
51 个
框架镜像
预装 PyTorch、TensorFlow 等常用框架
10 个
算法镜像
按算法依赖预置，可直接运行对应代码
13 个
应用镜像
面向 Stable Diffusion web UI、RStudio 等应用
搜索镜像时可直接使用表格中的关键词
Pytorch1.1.0Tensorflow1.14CUDA10.0选择原则
有直接对应的环境时直接搜索并选中；没有直接对应的环境时，先确定所需 CUDA 版本，选择基础环境后再通过 pip 等方式安装需要的包。
How to choose
先按任务找环境，再按机器类型过滤
A 系列（比如 A2000, A16）显卡和 30 系列（比如 3080 Ti、3090 ）只支持 CUDA 11 及以上的环境，所以在这类机器系统镜像搜索不到 CUDA 11 以下环境是正常的。
1
直接搜索环境
如果需要的框架或应用有对应镜像，例如 PyTorch 环境，直接搜索关键词并选中环境租用即可。
2
查 CUDA 版本
如果没有直接对应环境，先从框架官网确认所需 CUDA 版本，例如 Tensorflow1.14 需要 CUDA10.0。
3
选择基础镜像
搜索 CUDA 版本并选择最基础的环境，租用后再通过 pip 安装自己需要的包。
Windows 图标机器
带 Windows 图标的机器可以使用。
HC 图标机器
带 HC 图标的机器可以使用。
普通 Ubuntu 机器
没有带 Windows 图标和 HC 图标的机器都支持。
17 Images
基础镜像
镜像内只安装了操作系统/CUDA，您可以租用这些镜像自定义自己需要的环境。
Windows 系统实例镜像
带 Windows 图标的机器可以使用。
4 个镜像
| 镜像名称 | 镜像预装环境 | 镜像搜索关键词 |
|---|---|---|
| Windows CUDA 11.3 | Windows server 2019, Python 3.8, CUDA 11.3, cuDNN 8.2.0 | WindowsCUDA11.3 |
| Windows CUDA 11.2 | Windows server 2019, Python 3.8, CUDA 11.2, cuDNN 8.1.1 | WindowsCUDA11.2 |
| Windows server 2019 | Windows server 2019 | Windows |
| Ubuntu 18.04 | Linux Kernel 5.10.0，Ubuntu 18.04。 | Ubuntu18.04Linux |
Ubuntu 系统支持 Docker 实例镜像
带 HC 图标的机器可以使用。
2 个镜像
| 镜像名称 | 镜像预装环境 | 镜像搜索关键词 |
|---|---|---|
| Ubuntu 20.04 Docker | Linux Kernel 5.4.0, Ubuntu 20.04, Docker 24.0.4, NVIDIA Container Toolkit, NVIDIA Driver 470 | Ubuntu20_04Docker |
| Ubuntu 18.04 Docker | Linux Kernel 5.10.0, Ubuntu 18.04, Docker 24.0.1, NVIDIA Container Toolkit, NVIDIA Driver 470 | Ubuntu18.04Docker |
Ubuntu 系统实例镜像
没有带 Windows 图标和 HC 图标的机器都支持。
11 个镜像
| 镜像名称 | 镜像预装环境 | 镜像搜索关键词 |
|---|---|---|
| CUDA 11.8 | Ubuntu20.04, Python 3.10, CUDA 11.8, cuDNN 8, NVCC, VNC | Ubuntu20.04Python3.10CUDA11.8cuDNN8NVCCVNC |
| CUDA 11.7 | Ubuntu20.04, Python 3.9, CUDA 11.7, cuDNN 8, NVCC, VNC | Ubuntu20.04Python3.9CUDA11.7cuDNN8NVCCVNC |
| CUDA 11.6 | Ubuntu20.04, Python 3.8, CUDA 11.6, cuDNN 8, NVCC, VNC | Ubuntu20.04Python3.8CUDA11.6cuDNN8NVCCVNC |
| CUDA 11.3 | Ubuntu20.04, Python 3.9, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC, VNC | Ubuntu20.04Python3.9CUDA11.3cuDNN8NVCCVNCbase |
| CUDA 11.2 | Python 3.7, CUDA 11.2, cuDNN 8.0.5, Ubuntu 18.04, VNC | Ubuntu18.04CUDA11.2Python3.7cuDNN8.0.5VNCbase |
| CUDA 11.1 | Python 3.7, CUDA 11.1, cuDNN 8.0.5, Ubuntu 18.04, VNC, NVCC | Ubuntu18.04CUDA11.1Python3.7cuDNN8.0.5VNCNVCC11.1base |
| CUDA 11.1 | Ubuntu 20.04, Python 3.9, CUDA 11.1, cuDNN 8.0.5, NVCC, VNC | Ubuntu20.04CUDA11.1Python3.9cuDNN8.0.5VNCNVCCbase |
| CUDA 10.1 | Python 3.7, CUDA 10.1, cuDNN 7.6, Ubuntu 18.04, tmux | Ubuntu18.04Python3.7CUDA10.1cuDNN7.6tmux2.6base |
| CUDA 10.0 | Python 3.6, CUDA 10.0, cuDNN 7.6, Ubuntu 18.04, tmux, VNC, NVCC | Ubuntu18.04Python3.6CUDA10.0cuDNN7.6tmux2.6VNCNVCC10.2 |
| CUDA 9.0 | Python 2.7, CUDA 9.0, cuDNN 7.6, Ubuntu 16.04, tmux,VNC | Ubuntu16.04Python2.7CUDA9.0cuDNN7.6tmux2.1VNC |
| Python3.6 & R3.6 | Ubuntu18.04 Python3.6 R3.6 Tensorflow2.0.0 Keras2.2.4 CUDA10.0 | Ubuntu18.04python3.6r3.6CUDA10.0 |
51 Images
框架镜像
镜像内除了 CUDA 等，安装了一些常用的框架，如 Pytorch、Tensorflow 等。
Windows 系统实例镜像
带 Windows 图标的机器可以使用。
3 个镜像
| 镜像名称 | 镜像预装环境 | 镜像搜索关键词 |
|---|---|---|
| Windows Pytorch 1.12 | Windows server 2019, Python 3.8, Pytorch 1.12, CUDA 11.3, cuDNN 8.2.0 | WindowsCUDA11.3Pytorch1.12 |
| Windows Pytorch 1.10 | Windows server 2019, Python 3.8, Pytorch 1.10, CUDA 11.3, cuDNN 8.2.0 | WindowsCUDA11.3Pytorch1.10 |
| Windows Tensorflow 2.8 | Windows server 2019, Python 3.8, Tensorflow 2.8, CUDA 11.2, cuDNN 8.1.1 | WindowsCUDA11.2Tensorflow2.8 |
Ubuntu 系统支持 Docker 实例镜像
带 HC 图标的机器可以使用。
2 个镜像
| 镜像名称 | 镜像预装环境 | 镜像搜索关键词 |
|---|---|---|
| Pytorch 1.11 | Ubuntu18.04, Python 3.9, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC, Pytorch 1.11.0, torchvision 0.12.0, torchaudio 0.11.0, Docker, NVIDIA Container Toolkit | Ubuntu18.04Python3.9.12Pytorch1.11.0 |
| Tensorflow 2.8 | Ubuntu18.04, Python 3.9, CUDA 11.2, cuDNN 8, NVCC, Tensorflow 2.8.0, Docker, NVIDIA Container Toolkit | Ubuntu18.04Python3.9.12Tensorflow2.8.0 |
Ubuntu 系统实例镜像
没有带 Windows 图标和 HC 图标的机器都支持。
46 个镜像
| 镜像名称 | 镜像预装环境 | 镜像搜索关键词 |
|---|---|---|
| Tensorflow 2.13.0 | Ubuntu20.04, Python 3.10, Tensorflow 2.13.0, CUDA 11.8, cuDNN 8, NVCC, VNC | Ubuntu20.04Python 3.10Tensorflow 2.13.0CUDA 11.8cuDNN 8NVCCVNC |
| Tensorflow 2.8 | Ubuntu18.04, Python 3.9, CUDA 11.2, cuDNN 8, NVCC, Tensorflow 2.8.0, VNC | Ubuntu18.04Tensorflow2.8Python3.9CUDA11.2cuDNN8VNC |
| Tensorflow 2.7-Horovod | Python 3.8, CUDA 11.2, cuDNN 8, Tensorflow 2.7, Keras2.7, NVCC, Ubuntu 18.04, OpenMPI 4.0.0, Horovod 0.23.0, VNC | Ubuntu18.04Tensorflow2.7Python3.8CUDA11.2cuDNN8tmux2.6NVCC11Openmpi4.0.0Horovod0.23 |
| Tensorflow 2.6 | Python 3.8, CUDA 11.2, cuDNN 8.0, Tensorflow 2.6, Keras2.3.1, NVCC, Ubuntu 18.04, OpenMPI 4.0.0, Horovod 0.22.1, VNC | Ubuntu18.04Tensorflow2.6python3.8keras2.3.1CUDA11.2cuDNN8.0tmux2.6NVCC11.2Openmpi4.0.0Horovod0.22.1 |
| Tensorflow 2.5 | Tensorflow 2.5，Python 3.8，CUDA 11.2，cuDNN 8，VNC，Ubuntu 18.04 | Ubuntu18.04Tensorflow2.5Python3.8CUDA11.2tf2.5VNC |
| Tensorflow 2.4-Horovod | Python 3.8, CUDA 11.0, cuDNN 8.0, Tensorflow 2.4, Keras2.3.1, NVCC, Ubuntu 18.04, OpenMPI 4.0.0, Horovod 0.22.1, VNC | Ubuntu18.04Tensorflow2.4python3.8keras2.3.1CUDA11.0cuDNN8.0tmux2.6NVCC11.0Openmpi4.0.0Horovod0.22.1 |
| Tensorflow 2.4 | Python 3.8, CUDA 11.0, cuDNN 8.0, Tensorflow 2.4, Keras2.3.1, NVCC, Ubuntu 18.04 | Ubuntu18.04Tensorflow2.4python3.8keras2.3.1CUDA11.0cuDNN8.0tmux2.6NVCC10.2 |
| Tensorflow 2.2 | Python 3.7, CUDA 10.1, cuDNN 7.6.5, Tensorflow 2.2.0, NVCC, Ubuntu 18.04 | Ubuntu18.04Python3.7CUDA10.1cuDNN7.6.5Tensorflow2.2.0NVCC10.1 |
| Tensorflow 2.0 | Python 3.7, CUDA 10.0, cuDNN 7.6.5, Tensorflow 2.0, Keras 2.3.1, NVCC 10.0, Ubuntu 18.04, VNC | Ubuntu18.04Tensorflow2.0Python3.7Keras2.3.1CUDA10.0cuDNN7.6.5tmux2.6NVCC10.0VNC |
| Tensorflow 1.4 | Python 2.7, CUDA 8.0, CUDNN 7.2, Tensorflow 1.4, Ubuntu 16.04 | Ubuntu16.04Python2.7CUDA8.0cuDNN7.2Tensorflow1.4 |
| Tensorflow 1.15 | Ubuntu20.04, Python 3.8, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC, VNC, nvidia-tensorflow 1.15.5+nv22.8 | Ubuntu20.04Python3.8CUDA11.3cuDNN8NVCCVNCTensorflow1.15 |
| RAPIDS | Python 3.7, CUDA 10.0, cuDNN 7.6.5, RAPIDS 0.14, Ubuntu 18.04 | Ubuntu18.04Python3.7CUDA10.0cuDNN7.6.5RAPIDS0.14 |
| Pytorch 2.0.1 | Ubuntu20.04, Python 3.10, Pytorch 2.0.1, CUDA 11.8, cuDNN 8, NVCC, VNC | Ubuntu20.04Python 3.10Pytorch 2.0.1CUDA 11.8cuDNN 8NVCCVNC |
| Pytorch 1.13.1 | Ubuntu20.04, Python 3.8, Pytorch 1.13.1, CUDA 11.6, cuDNN 8, NVCC, VNC | Ubuntu20.04Python3.8CUDA11.6cuDNN8NVCCVNCPytorch1.13.1 |
| Pytorch 1.12.1 | Ubuntu20.04, Python 3.9, Pytorch1.12.1, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC, VNC | Ubuntu20.04Python3.9CUDA11.3cuDNN8NVCCVNCPytorch1.12.1 |
| Pytorch 1.12.1 | Ubuntu20.04, Python 3.8, Pytorch1.12.1, CUDA 11.6, cuDNN 8, NVCC, VNC | Ubuntu20.04Python3.8CUDA11.6cuDNN8NVCCVNCPytorch1.12.1 |
| Pytorch 1.12 | Ubuntu18.04, Python 3.9, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC, Pytorch 1.12.0, torchvision 0.13.0, torchaudio 0.12.0 | Ubuntu18.04Python3.9CUDA11.3Pytorch1.12.0torchvision0.13.0torchaudio0.12.0VNC |
| Pytorch 1.11 | Ubuntu18.04, Python 3.8, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC, Pytorch 1.11.0, torchvision 0.12.0, torchaudio 0.11.0 | Ubuntu18.04Python3.8CUDA11.3Pytorch1.11torchvision0.12.0torchaudio0.11.0VNC |
| Pytorch 1.10 | Python3.8, CUDA 11.3, cuDNN 8, Pytorch 1.10, Ubuntu 18.04, VNC, NVCC11.3 | Ubuntu18.04Python3.8CUDA11.3cuDNN8Pytorch1.10VNCRFB3.8NVCC11.3 |
| Pytorch 1.8.1-Horovod | Python3.7, CUDA 11.1, cuDNN 8.0.5, Pytorch 1.8.1, Horovod 0.22.1, Ubuntu 18.04, VNC, NVCC11.1, OpenMPI 4.0.0 | Ubuntu18.04Python3.7CUDA11.1cuDNN8.0.5Pytorch1.8.1VNCRFB3.8NVCC11.1Openmpi4.0.0Horovod0.22.1 |
| Pytorch 1.6.0 | Python 3.7, CUDA 10.2, cuDNN 7.6, Pytorch 1.6.0, Ubuntu 18.04，VNC | Ubuntu18.04CUDA10.2cuDNN7.6.5PyTorch1.6.0fastai2.0tmux2.6Python3.7VNCRFB3.8 |
| Pytorch 1.5.0 | Ubuntu 18.04, Python3.8, CUDA 10.1, cuDNN 7.6, Pytorch 1.5.0, NVCC, VNC | Ubuntu18.04Python3.8CUDA10.1cuDNN7.6.5Pytorch1.5.0NVCCVNC |
| Pytorch 1.5.0 | Ubuntu 18.04, Python 3.8, CUDA 10.2, cuDNN 7.6, Pytorch 1.5.0, NVCC, VNC | Ubuntu18.04Python3.8CUDA10.2cuDNN7.6Pytorch1.5.0NVCC10.2VNC |
| Pytorch 1.4.0 | Ubuntu 18.04, Python 3.7, CUDA 10.1, cudNN 7, NVCC, Pytorch 1.4.0, VNC | Ubuntu18.04Python3.7CUDA10.1cuDNN7Pytorch1.4.0Pytorch1.4VNCNVCC |
| Pytorch 1.0 | Python 2.7, CUDA 9.0, cuDNN 7.6, Pytorch 1.0, Ubuntu 16.04 | Ubuntu16.04Python2.7CUDA9.0cuDNN7.6Pytorch1.0 |
| Pytorch 0.4.1 | Python 3.6, CUDA 9.0, cuDNN 7.6.4, Pytorch 0.4.1, NVCC, Ubuntu 16.04 | Ubuntu16.04Python3.6CUDA9.0cuDNN7.6.4Pytorch0.4.1NVCC9.0 |
| PyTorch 1.9.1 | Python3.8, CUDA 11.1, cuDNN 8.0.5, Pytorch 1.9.1, Horovod 0.22.1, Ubuntu 18.04, VNC, NVCC11.1, OpenMPI 4.0.0 | Ubuntu18.04Python3.7CUDA11.1cuDNN8.0.5Pytorch1.9.1VNCRFB3.8NVCC11.1Openmpi4.0.0Horovod0.22.1 |
| PyTorch 1.8.1 | Python3.7, CUDA 11.1, cuDNN 8.0.5, Pytorch 1.8.1, Ubuntu 18.04, VNC, NVCC | Ubuntu18.04Python3.7CUDA11.1cuDNN8.0.5Pytorch1.8.1VNCRFB3.8NVCC11.1 |
| PyTorch 1.7.1 | Python 3.8, CUDA 11.0, cuDNN 8.0, Pytorch 1.7.1, NVCC, Ubuntu 18.04, VNC | Ubuntu18.04Pytorch1.7.1torchvision0.8.2torchaudio0.7.2python3.8CUDA11.0cuDNN8.0tmux2.6VNCRFB3.8NVCC10.2 |
| PaddlePaddle 2.2.2 | Ubuntu 18.04, Python 3.8, CUDA 10.1, NVCC, cuDNN 7.6.5, PaddlePaddle 2.2.2 | Ubuntu18.04Python3.8CUDA10.1cuDNN7.6NVCC10.1VNCPaddlePaddlePaddle |
| OneFlow | Python3.8, CUDA 11.2, cuDNN 8.0.5, OneFlow0.7.0, Ubuntu 20.04 | Ubuntu20.04Python3.8OneFlowCUDA11.2cuDNN8.0.5 |
| Mxnet | Python 3.7, CUDA 10.0, cuDNN 7.6, Mxnet 1.5.1, Ubuntu 18.04 | Ubuntu18.04Python3.7CUDA10.0cuDNN7.6.4Mxnet1.5.1 |
| MMDetection 2.25.1 | Ubuntu 18.04, Python3.8, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC11.3, Pytorch 1.11.0, mmdet 2.25.1, mmseg 0.27.0, mmcv-full 1.5.0, VNC | Ubuntu18.04Python3.8CUDA11.3cuDNN8Pytorch1.11VNCNVCC11.3MMDetectionmmdetmmseg |
| MMDetection 2.24.1 | Ubuntu 18.04, Python3.8, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC11.3, Pytorch 1.10, mmdet 2.24.1, mmseg 0.24.1, mmcv-full 1.5.2, mmcls 0.23.0, mmtrack 0.13.0, VNC | Ubuntu18.04Python3.8CUDA11.3cuDNN8Pytorch1.10VNCRFB3.8NVCC11.3MMDetectionmmdetmmseg |
| Keras 2.3.1 & TensorFlow 2.1.0 | Python3.7, CUDA10.1, cuDNN 7.6.5, TensorFlow 2.1.0, Keras 2.3.1, Ubuntu 18.04 | Ubuntu18.04Python3.7CUDA10.1cuDNN7.6.5Tensorflow2.1.0Keras2.3.1 |
| Keras 2.2 & Tensorflow 1.13.1 GPU版 | Python 3.5, CUDA 10.0, cuDNN 7.6, Tensorflow 1.13.1, Keras 2.2, Ubuntu 18.04 。仅支持 GPU 机器。 | Ubuntu18.04Python3.5CUDA10.0cuDNN7.6Tensorflow1.13.1Keras2.2 |
| Keras 2.2 & TensorFlow 1.13 CPU版 | Python 3.5, CUDA 10.0, cudNN 7, Tensorflow 1.13.1, Keras 2.2.4, Ubuntu 18.04 | Ubuntu18.04Python3.5CUDA10.0cuDNN7Tensorflow1.13.1Keras2.2.4 |
| Detectron2 | Ubuntu 18.04, Python3.8, CUDA 11.3, cuDNN 8, Pytorch 1.10, Detectron2 v0.6, VNC, NVCC11.3 | Ubuntu18.04Python3.8CUDA11.3cuDNN8Pytorch1.10VNCNVCC11.3Detectron2Detectron |
| HuggingFace | Python 3.8, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC, Pytorch 1.11.0, torchvision 0.12.0, torchaudio 0.11.0, transformers 4.19.4, datasets 2.2.2 | Ubuntu18.04Python3.8CUDA11.3Pytorch1.11.0torchvision0.12.0torchaudio0.11.0VNCtransformersdatasetsHuggingFace |
| FinRL | Python 3.8, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC, Pytorch 1.11.0, torchvision 0.12.0, torchaudio 0.11.0, FinRL, TA-Lib 0.4.24。FinRL is the first open-source project to explore the great potential of deep reinforcement learning in finance. We help practitioners pipeline a trading strategy using deep reinforcement learning (DRL). | Ubuntu18.04Python3.8CUDA11.3Pytorch1.11.0VNCFinRL |
| CUDA 11.2-Numba | Python 3.7, CUDA 11.2, cuDNN 8.0.5, Ubuntu 18.04, VNC, Numba | Ubuntu18.04CUDA11.2Python3.7cuDNN8.0.5VNCNumba |
| CUDA 11.1-Numba | Python 3.7, CUDA 11.1, cuDNN 8.0.5, Ubuntu 18.04, VNC, NVCC, Numba | Ubuntu18.04CUDA11.1Python3.7cuDNN8.0.5VNCNVCC10.2Numba |
| CUDA 10.1-Numba | Python 3.7, CUDA 10.1, cuDNN 7.6, Ubuntu 18.04, tmux, Numba | Ubuntu18.04Python3.7CUDA10.1cuDNN7.6tmux2.6Numba |
| Julia 1.3_多框架 | Ubuntu18.04, Python3.6, Cudnn7.6.4, Caffe-gpu:1.0, Chainer:7.0.0,Cupy-CUDA100:7.0.0, Keras:2.2.4, Mxnet-cu100:1.5.1.post0, Tensorflow-gpu:1.12.0, Torch:1.3.1, Julia1.3, MxnetForJulia:mxnet-cu100:1.5.1.post0, Tensorflow-gpuForJulia:1.12.0 | Ubuntu18.04Python3.6CUDA10.0cuDNN7.6.4Cupy.CUDA1007.0.0Tensorflow.gpu1.12.0Keras2.2.4Caffe.gpu1.0.0Chainer7.0.0Mxnet1.5.1.post0Julia1.3Tensorflow1.12.0 |
| 国内开源框架 | Python 3.7.5, CUDA 10.1, MindSpore 0.3.0, cudNN 7.6.5, Paddle 1.7.1, MegEngine 0.3.1, Jittor 1.0.0, Ubuntu 18.04 | Ubuntu18.04Python3.7.5CUDA10.1cuDNN7.6.5MindSpore0.3.0Paddle1.7.1MegEngine0.3.1Jittor1.0.0 |
| python3.5_多框架 | Ubuntu 18.04, Python 3.5.6, CUDA 10.0, cudNN 7.6.5, Tensorflow-gpu 1.10.0, Keras 2.1.6, Pytorch 1.3.1, Caffe 1.0.0, Chainer 7.0.0, Mxnet-cu100 1.5.1.post0 | Ubuntu18.04Python3.5.6CUDA10.0cuDNN7.6.5Tensorflow1.10.0Keras2.1.6Pytorch1.3.1Caffe1.0.0Chainer7.0.0Mxnet1.5.1.post0 |
10 Images
算法镜像
镜像是基于某个算法的依赖环境配置的，租用相关镜像后，自己无需再配置环境，可以直接运行对应算法代码，比如 YOLOv5、Stable Diffusion 等。
Ubuntu 系统实例镜像
没有带 Windows 图标和 HC 图标的机器都支持。
10 个镜像
| 镜像名称 | 镜像预装环境 | 镜像搜索关键词 |
|---|---|---|
| YOLOv5 | Python3.8, CUDA 11.3, cuDNN 8, Pytorch 1.10, Ubuntu 18.04, VNC, NVCC11.3, YOLOv5 v6.1 | Ubuntu18.04YOLOv5Python3.8CUDA11.3cuDNN8Pytorch1.10VNC |
| Stable Diffusion v1.2 | Ubuntu18.04, Python 3.8, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC, Pytorch 1.11.0, torchvision 0.12.0, torchaudio 0.11.0 | Ubuntu18.04Python3.8CUDA11.3Pytorch1.11.0torchvision0.12.0torchaudio0.11.0VNCStable Diffusion |
| NLTK | Ubuntu 18.04, Python 3.9, CUDA 11.3, NLTK 3.7(包含 NLTK Data)。 | Ubuntu18.04Python3.9CUDA11.3cuDNN8.2.0VNCNLTK |
| Jina3.3.6 | Python3.7, CUDA 11.1, cuDNN 8.0.5, Pytorch 1.9.1, Horovod 0.22.1, Ubuntu 18.04, VNC, NVCC11.1, OpenMPI 4.0.0，Jina3.3.6 | Ubuntu18.04Python3.7CUDA11.1cuDNN8.0.5NVCC11.1Pytorch1.9.1JinaAIOpenmpi4.0.0VNC |
| Jina3.2.0 | Python3.7, CUDA 11.1, cuDNN 8.0.5, Pytorch 1.9.1, Horovod 0.22.1, Ubuntu 18.04, VNC, NVCC11.1, OpenMPI 4.0.0，Jina3.2.0 | Ubuntu18.04Python3.7CUDA11.1cuDNN8.0.5NVCC11.1Pytorch1.9.1JinaAIOpenmpi4.0.0VNC |
| JAX | Ubuntu20.04, Python 3.9, CUDA 11.1, cuDNN 8, NVCC, JAX 0.3.17, VNC | Ubuntu20.04Python3.9CUDA11.1cuDNN8JAXNVCCVNC |
| Disco | Python 3.8, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC, Pytorch 1.11.0, torchvision 0.12.0, torchaudio 0.11.0, Disco | Ubuntu18.04Python3.8CUDA11.3Pytorch1.11.0torchvision0.12.0torchaudio0.11.0VNCDisco |
| DeepFaceLab3 | DeepFaceLab 3, Python3.7, Tensorflow2.4, Ubuntu18.04, CUDA 11.0, CUDNN 8.0, VNC。DeepFaceLab 文件夹位于根目录下。 | Ubuntu18.04Tensorflow2.4Python3.7CUDA11.0cuDNN8.0tmux2.6DeepFaceLab3.0 |
| DeepFaceLab | DeepFaceLab 2.0, Python 3.6, CUDA 10.0, cuDNN 7.6, VNC, Tensorflow 1.13。DeepFaceLab 文件夹位于 /root/Desktop 下 | Ubuntu18.04DeepFaceLab2.0Python3.6CUDA10.0cuDNN7.6tmux2.6VNCRFB3.8DeepFaceLab |
| D2L | Python 3.7，Tensorflow 2.3，PyTorch 1.8.1，MXNet 1.9，CUDA 10.1，cuDNN 7，NVCC，Ubuntu 18.04，VNC | Ubuntu18.04Tensorflow2.3.1python3.7CUDA10.1cuDNN7NVCC10.1VNCD2L |
13 Images
应用镜像
镜像是基于某个应用的依赖环境配置的，租用应用镜像即可运行相关软件，比如：Stable Diffusion web UI、RStudio 等。
Ubuntu 系统实例镜像
没有带 Windows 图标和 HC 图标的机器都支持。
13 个镜像
| 镜像名称 | 镜像预装环境 | 镜像搜索关键词 |
|---|---|---|
| Stable Diffusion XL v1.0 | Ubuntu20.04, Python 3.9, Pytorch 2.0.1, stable-diffusion-xl-base-1.0, stable-diffusion-xl-refiner-1.0 , Stable Diffusion web UI（开机自启，预装了ControlNet等插件，可直接访问7860端口链接，默认模型文件路径：/stable-diffusion-webui/models） | Ubuntu20.04Python3.9CUDA11.7cuDNN8NVCCVNCPytorch2.0.1Stable Diffusion webui |
| Pytorch Book ZhouRUC | Ubuntu 18.04, Python 3.7, CUDA 11.1, cuDNN 8.0.5, Pytorch 1.8.1, VNC, NVCC, 内含《深度学习：基于 PyTorch 的实现 》图书源码和数据集。 | Ubuntu18.04 Python3.7 CUDA11.1 Pytorch1_8.1 Book ZhouRUC |
| InternLM-Chat-7B | Ubuntu20.04, Python 3.10, Pytorch 2.0.1, InternLM-Chat-7B, CUDA 11.8, cuDNN 8, NVCC(开机自启 InternLM-Chat-7B WebUI 服务在 8501端口，需要显存15G以上显卡，模型目录/InternLM/internlm/internlm-chat-7b) | Ubuntu20.04 Python3.10 CUDA11.8 cuDNN8 Pytorch2.0.1 InternLM |
| ChatGLM2-6B | Ubuntu20.04, Python 3.9, Pytorch 2.0, ChatGLM-6B, CUDA 11.7, cuDNN 8, NVCC(仅支持显存 13G 或以上显卡，开机自启ChatGLM api 服务在 8000端口) | Ubuntu20.04 Python3.9 CUDA11.7 cuDNN8 Pytorch2.0 ChatGLM ChatGLM2 ChatGLM2-6B |
| ChatGLM-6B | Ubuntu20.04, Python 3.9, Pytorch 2.0, ChatGLM2-6B, CUDA 11.7, cuDNN 8, NVCC(仅支持显存 13G 或以上显卡，开机自启ChatGLM2 api 服务在 8000端口) | Ubuntu20.04 Python3.9 CUDA11.7 cuDNN8 Pytorch2.0 ChatGLM ChatGLM2 ChatGLM2-6B |
| Llama 2 Web UI | Ubuntu20.04, Python 3.9, Pytorch 2.0, Llama-2-7b-chat-hf, Llama2-webui, CUDA 11.7, cuDNN 8, NVCC(默认开启LOAD_IN_8BIT，仅支持显存 8G 以上显卡，开机自启Llama2-webui 服务在 7860 端口) | Ubuntu20.04 Python3.9 CUDA11.7 cuDNN8 Pytorch2.0 Llama2 Llama2-7b |
| Stable Diffusion web UI v2.1 | Ubuntu20.04, Python 3.9, Pytorch 2.0, CUDA 11.7, cuDNN 8, NVCC, VNC, stable-diffusion-v2.1, Stable Diffusion web UI（开机自启，预装了ControlNet插件，可直接访问7860端口链接，默认模型文件路径：/stable-diffusion-webui/models） | Ubuntu20.04 Python3.9 CUDA11.7 cuDNN8 Pytorch2.0 Stable Diffusion webui |
| Stable Diffusion web UI v1.5 | Ubuntu20.04, Python 3.8, Pytorch 1.13.1, CUDA 11.6, cuDNN 8, NVCC, VNC, stable-diffusion-v1.5, Stable Diffusion web UI（开机自启，预装了ControlNet插件，可直接访问7860端口链接，默认模型文件路径：/stable-diffusion-webui/models） | Ubuntu20.04Python3.8CUDA11.6cuDNN8NVCCVNCPytorch1.13.1Stable Diffusion webui |
| Stable Diffusion web UI v1.4 | Ubuntu20.04, Python 3.9, Pytorch1.12.1, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC, VNC, Stable Diffusion web UI（开机自启，可直接访问7860端口链接，默认模型文件路径：/stable-diffusion-webui/models） | Ubuntu20.04Python3.9CUDA11.3cuDNN8NVCCVNCPytorch1.12.1Stable Diffusion webui |
| R 4.2 | Ubuntu20.04, R4.2.1, RStudio, Python 3.9, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC, VNC | Ubuntu20.04Python3.9CUDA11.3cuDNN8NVCCVNCR4.2RRStudio |
| Blender 3.3 | Ubuntu20.04, Blender 3.3.0, Python 3.9, CUDA 11.3, cuDNN 8, NVCC, VNC。使用GPU渲染需要在 Blender 软件 编辑-偏好设置-系统 中选择 CUDA。 | Ubuntu20.04Python3.9CUDA11.3cuDNN8NVCCVNCBlender |
| 视频渲染 FFMPEG 4.3 | Ubuntu18.04, Python3.8, FFMPEG 4.3, CUDA 10.2, VNC。推荐在 Quadro 系列机器使用。 | Ubuntu18.04CUDA10.2FFMPEG4.3Python3.8 |
| 视频渲染 FFMPEG 3.4 | Ubuntu18.04, Python3.8, FFMPEG 3.4, CUDA 10.2, VNC。推荐在 Quadro 系列机器使用。 | Ubuntu18.04CUDA10.2FFMPEG3.4Python3.8 |
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