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Bitnami TensorFlow ResNet的Helm图表,用于在Kubernetes集群上部署TensorFlow Serving ResNet模型,支持资源配置、Prometheus监控等功能,适用于开发和生产环境的模型服务部署。
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tensorflow-resnet 镜像详细说明

tensorflow-resnet 使用指南

tensorflow-resnet 配置说明

tensorflow-resnet 官方文档

Bitnami TensorFlow ResNet软件包

TensorFlow ResNet是用于TensorFlow Serving和ResNet模型的客户端工具。

TensorFlow ResNet概述

商标声明:本软件列表由Bitnami打包。产品中提及的 respective 商标归各自公司所有,使用这些商标并不意味着任何关联或认可。

TL;DR

console
helm install my-release oci://registry-1.docker.io/bitnamicharts/tensorflow-resnet

希望在生产环境中使用TensorFlow ResNet?试试VMware Tanzu Application Catalog,Bitnami目录的商业版。

⚠️ 重要通知:Bitnami目录即将发生的变更

自2025年8月28日起,Bitnami将改进其公共目录,在新的Bitnami Secure Images计划下提供精选的强化、安全聚焦镜像集。作为此过渡的一部分:

  • 首次向社区用户提供热门容器镜像的安全优化版本访问权限。
  • Bitnami将开始在其免费层中弃用对非强化、基于Debian的软件镜像的支持,并将逐步从公共目录中移除非最新标签。因此,社区用户将可访问数量减少的强化镜像,这些镜像仅以“latest”标签发布,用于开发目的。
  • 从8月28日开始,在两周内,所有现有容器镜像(包括旧版本或特定版本标签,如2.50.0、10.6)将从公共目录(docker.io/bitnami)迁移到“Bitnami Legacy”仓库(docker.io/bitnamilegacy),且不再接收更新。
  • 对于生产工作负载和长期支持,建议用户采用Bitnami Secure Images,包括强化容器、更小的***面、CVE透明度(通过VEX/KEV)、SBOM以及企业支持。

这些变更旨在通过推广软件供应链完整性和最新部署的最佳实践,提高所有Bitnami用户的安全态势。更多详情,请访问Bitnami Secure Images公告。

介绍

此图表使用Helm包管理器在Kubernetes集群上引导TensorFlow Serving ResNet部署。

前提条件

  • Kubernetes 1.23+
  • Helm 3.8.0+

安装图表

要使用发布名称my-release安装图表:

console
helm install my-release oci://REGISTRY_NAME/REPOSITORY_NAME/tensorflow-resnet

注意:您需要将占位符REGISTRY_NAME和REPOSITORY_NAME替换为Helm图表仓库和存储库的引用。例如,对于Bitnami,需使用REGISTRY_NAME=registry-1.docker.io和REPOSITORY_NAME=bitnamicharts。

这些命令使用默认配置在Kubernetes集群上部署TensorFlow Serving ResNet模型。参数部分列出了可在安装过程中配置的参数。

提示:使用helm list列出所有发布版本

配置和安装详情

资源请求与限制

Bitnami图表允许为图表部署内的所有容器设置资源请求和限制,这些配置位于resources值中(参见参数表)。设置请求对于生产工作负载至关重要,应根据具体用例进行调整。

为简化此过程,图表包含resourcesPreset值,可根据不同预设自动设置resources部分。有关这些预设,请查看bitnami/common图表。但在生产工作负载中,不建议使用resourcesPreset,因为它可能无法完全适应您的特定需求。有关容器资源管理的更多信息,请参阅Kubernetes***文档。

Prometheus指标

通过将metrics.enabled设置为true,可将此图表与Prometheus集成。这将在服务中公开TensorFlow原生Prometheus端点,并包含必要的注解以实现Prometheus自动抓取。

Prometheus要求

集成需要正常安装Prometheus或Prometheus Operator。安装Bitnami Prometheus Helm图表或Bitnami Kube Prometheus Helm图表,可轻松在集群中部署Prometheus。

滚动与不可变标签

强烈建议在生产环境中使用不可变标签,确保如果相同标签更新为不同镜像时,部署不会自动更改。

如果主容器有新版本、重大变更或严重漏洞,Bitnami将发布新图表更新其容器。

备份与恢复

要在Kubernetes上备份和恢复Helm图表部署,需使用Velero(Kubernetes备份/恢复工具)备份源部署的持久卷,并将其附加到新部署。有关使用Velero的说明,请参阅本指南。

设置Pod亲和性

此图表允许使用affinity参数设置自定义Pod亲和性。有关Pod亲和性的更多信息,请参阅Kubernetes文档。

作为替代方案,您可使用bitnami/common图表中提供的Pod亲和性、Pod反亲和性和节点亲和性的任何预设配置。为此,设置podAffinityPreset、podAntiAffinityPreset或nodeAffinityPreset参数。

参数

全局参数

名称描述值
global.imageRegistry全局Docker镜像仓库""
global.imagePullSecrets全局Docker仓库密钥名称数组[]
global.security.allowInsecureImages允许跳过镜像验证false
global.compatibility.openshift.adaptSecurityContext调整部署的securityContext部分以使其与OpenShift restricted-v2 SCC兼容:移除runAsUser、runAsGroup和fsGroup,让平台使用其允许的默认ID。可能值:auto(如果检测到运行的集群是OpenShift则应用)、force(始终执行调整)、disabled(不执行调整)auto

通用参数

名称描述值
kubeVersion强制目标Kubernetes版本(未设置时使用Helm功能)""
nameOverride部分覆盖common.names.fullname模板的字符串(保留发布名称)""
fullnameOverride完全覆盖common.names.fullname模板的字符串""
commonAnnotations添加到所有部署对象的注解{}
commonLabels添加到所有部署对象的标签{}
extraDeploy随发布一起部署的额外对象数组[]
diagnosticMode.enabled启用诊断模式(所有探针将被禁用,命令将被覆盖)false
diagnosticMode.command覆盖部署中所有容器的命令["sleep"]
diagnosticMode.args覆盖部署中所有容器的参数["infinity"]

TensorFlow参数

名称描述值
server.image.registryTensorFlow Serving镜像仓库REGISTRY_NAME
server.image.repositoryTensorFlow Serving镜像存储库REPOSITORY_NAME/tensorflow-serving
server.image.digestTensorFlow Serving镜像摘要(格式为sha256:aa....,设置后将覆盖标签)""
server.image.pullPolicyTensorFlow Serving镜像拉取策略IfNotPresent
server.image.pullSecretsDocker仓库密钥名称数组[]
client.image.registryTensorFlow ResNet镜像仓库REGISTRY_NAME
client.image.repositoryTensorFlow ResNet镜像存储库REPOSITORY_NAME/tensorflow-resnet
client.image.digestTensorFlow ResNet镜像摘要(格式为sha256:aa....,设置后将覆盖标签)""
client.image.pullPolicyTensorFlow ResNet镜像拉取策略IfNotPresent
client.image.pullSecretsDocker仓库密钥名称数组[]
automountServiceAccountToken在Pod中挂载服务账户令牌false
hostAliases部署Pod的主机别名[]
containerPorts.serverTensorFlow服务器端口8500
containerPorts.restApiTensorFlow Serving REST API端口8501
replicaCount副本数量1
podAnnotationsPod注解{}
podLabelsPod标签{}
podAffinityPresetPod亲和性预设(如果设置了affinity则忽略,允许值:soft或hard)""
podAntiAffinityPresetPod反亲和性预设(如果设置了affinity则忽略,允许值:soft或hard)soft
nodeAffinityPreset.type节点亲和性预设类型(如果设置了affinity则忽略,允许值:soft或hard)""
nodeAffinityPreset.key要匹配的节点标签键(如果设置了affinity则忽略)""
nodeAffinityPreset.values要匹配的节点标签值(如果设置了affinity则忽略)[]
affinityPod分配的亲和性(作为模板评估){}
nodeSelectorPod分配的节点标签(作为模板评估){}
tolerationsPod分配的容忍度(作为模板评估)[]
podSecurityContext.enabled启用Pod安全上下文true
podSecurityContext.fsGroupChangePolicy文件系统组变更策略Always
podSecurityContext.sysctls使用sysctl接口设置内核参数[]
podSecurityContext.supplementalGroups文件系统额外组[]
podSecurityContext.fsGroupPod安全上下文fsGroup1001
containerSecurityContext.enabled启用容器安全上下文true
containerSecurityContext.seLinuxOptions容器SELinux选项{}
containerSecurityContext.runAsUser容器安全上下文runAsUser1001
containerSecurityContext.runAsGroup容器安全上下文runAsGroup1001
containerSecurityContext.runAsNonRoot容器安全上下文runAsNonRoottrue
containerSecurityContext.privileged容器安全上下文privilegedfalse
containerSecurityContext.readOnlyRootFilesystem容器安全上下文readOnlyRootFilesystemtrue
containerSecurityContext.allowPrivilegeEscalation容器安全上下文allowPrivilegeEscalationfalse
containerSecurityContext.capabilities.drop要删除的功能列表["ALL"]
containerSecurityContext.seccompProfile.type容器安全上下文seccomp配置文件RuntimeDefault
command覆盖默认容器命令(使用自定义镜像时有用)[]
args覆盖默认容器参数(使用自定义镜像时有用)[]
lifecycleHooks容器启动前后的自动化配置{}
extraEnvVarsTensorFlow服务的额外环境变量数组[]

注意:此图表的README超出了DockerHub 25000字符的长度限制,已被截断。完整README可在[***]

查看更多 tensorflow-resnet 相关镜像 →
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bitnami/tensorflow-resnet
by VMware
认证
Bitnami安全镜像,用于TensorFlow Serving和ResNet模型的客户端工具,支持ResNet模型预测,提供安全加固特性、非root容器支持及便捷部署流程,适用于开发和测试环境中的模型服务交互。
3100K+ pulls
上次更新:3 个月前

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的头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

轩辕镜像下载加速使用手册

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Linux

在 Linux 系统配置镜像加速服务

Windows/Mac

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Docker Compose 项目配置加速

K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

宝塔面板

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群晖

Synology 群晖 NAS 配置加速

飞牛

飞牛 fnOS 系统配置镜像加速

极空间

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爱快路由

爱快 iKuai 路由系统配置加速

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