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这是一个用于HDDM(贝叶斯分层漂移扩散模型)的Docker镜像,支持ArviZ,提供不同架构(amd64/arm64)版本,包含Jupyter Notebook环境,方便用户快速部署和运行HDDM分析,适用于心理学、神经科学等领域的反应时数据分析。
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hddm 镜像详细说明

hddm 使用指南

hddm 配置说明

hddm 官方文档

HDDM Docker镜像文档

镜像概述

本镜像为HDDM(Hierarchical Drift Diffusion Modeling,贝叶斯分层漂移扩散模型)提供便捷的部署环境。HDDM是一个用于反应时数据分析的Python包,广泛应用于心理学、神经科学等领域。本镜像整合了HDDM及其依赖库,支持ArviZ可视化工具,并提供Jupyter Notebook交互环境,适配amd64(Intel)和arm64(Apple M1/M2)架构,简化用户的安装与配置流程。

标签说明

镜像提供多个标签版本,推荐使用latest标签。各标签信息如下:

  • latest:与hddm:1.0.1相同,基于预印本Version 12提供教程。
  • hddm:1.0.1:Python 3.8.8,HDDM 1.0.1最新版,包含amd64(Intel芯片,同hddm:1.0.1-amd64)和arm64(Apple M1/M2芯片,同hddm:1.0.1-arm64)两个版本,教程见预印本Version 12。
  • hddm:1.0.1-amd64:适用于amd64架构(Intel芯片)的HDDM 1.0.1镜像。
  • hddm:1.0.1-arm64:适用于arm64架构(Apple M1/M2芯片)的HDDM 1.0.1镜像。
  • hddm:0.9.8RC/hddm:0.9.8:Python 3.8.8,HDDM 0.9.8版本(修复部分bug),包含amd64(同hddm:0.9.8RC-amd64)和arm64(同hddm:0.9.8RC-arm64)版本,教程见预印本Version 8。
  • hddm:0.9.8RC-amd64:适用于amd64架构的HDDM 0.9.8RC镜像。
  • hddm:0.9.8RC-arm64:适用于arm64架构的HDDM 0.9.8RC镜像。
  • hddm:0.8.0:Python 3.8.8,HDDM 0.8.0,kabuki 0.6.4,支持amd64和arm64架构,用于复现基于该版本的已发表结果。
  • hddm:0.8_tutorial:适用于amd64架构,包含HDDM 0.8、kabuki 0.6.4及HDDM与ArviZ桥接功能,对应预印本Version 6教程。
  • hddm:0.8_tutorial_arm64:适用于arm64架构的hddm:0.8_tutorial版本。

引用说明

若在研究中使用本镜像,请引用以下文献:

Wiecki et al 2013: [***]

以及预印本:

Pan, W., Geng, H., Zhang, L., Fengler, A., Frank, M. J., Zhang, R.-Y., & Chuan-Peng, H. (2025). dockerHDDM: A User-Friendly Environment for Bayesian Hierarchical Drift-Diffusion Modeling. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 8(1), 25152459241298700. [***]

安装步骤

前提条件

首先安装Docker并测试,具体步骤参考Docker***文档:

  • Ubuntu:Docker Engine安装指南
  • Windows:Docker Desktop安装指南(Windows用户需安装WSL,按提示完成配置)

拉取镜像

安装Docker后,拉取最新版HDDM镜像:

bash
docker pull hcp4715/hddm

注意:Ubuntu用户可能需要sudo权限执行Docker命令;Windows用户需以管理员权限打开PowerShell/命令行。

使用方法

启动容器与Jupyter Notebook

拉取镜像后,通过以下命令启动容器并运行Jupyter Notebook:

Ubuntu示例

bash
docker run -it --rm --cpus=4 \
-v /home/用户名/dockerhddm:/home/jovyan/work \
-p 8888:8888 hcp4715/hddm jupyter notebook

Windows示例

bash
docker run -it --rm --cpus=4 -v /d/用户名/dockerhddm:/home/jovyan/work -p 8888:8888 hcp4715/hddm jupyter notebook

参数说明

  • docker run:运行Docker镜像
  • -it:保持标准输入打开
  • --rm:容器退出后自动删除
  • --cpus=4:指定容器使用的CPU核心数
  • -v 本地路径:/home/jovyan/work:挂载本地文件夹到容器内(本地路径需替换为实际数据目录,如Ubuntu的/home/用户名/data或Windows的/d/用户名/data)
  • -p 8888:8888:将容器的8888端口映射到主机,用于访问Jupyter Notebook
  • hcp4715/hddm:镜像名称(可指定标签,如hcp4715/hddm:1.0.1-arm64)
  • jupyter notebook:启动Jupyter Notebook服务

访问Jupyter Notebook

运行命令后,终端会输出类似以下内容:

To access the notebook, open this file in a browser:
    file:///home/jovyan/.local/share/jupyter/runtime/nbserver-6-open.html
Or copy and paste one of these URLs:
    [***]
 or [***]

复制包含127.0.0.1:8888(或Windows的localhost:8888)的URL到浏览器,即可访问Jupyter Notebook。容器内的work文件夹对应本地挂载目录,examples文件夹包含示例数据和教程 notebooks(如HDDM_official_tutorial_reproduced.ipynb)。

使用示例

运行以下命令可直接启动容器并查看内置示例:

bash
docker run -it --rm --cpus=4 -p 8888:8888 hcp4715/hddm jupyter notebook

访问Jupyter后,在examples文件夹中可找到示例数据集和教程notebook,用于测试HDDM功能。

潜在错误与解决方法

  1. 权限拒绝:参考HDDM用户组讨论解决权限问题。
  2. 端口8888被占用:修改端口映射,如-p 8787:8888,并将浏览器URL中的8888替换为8787。

镜像构建说明

本镜像基于jupyter/scipy-notebook的Dockerfile修改,添加了HDDM、ipyparallel等依赖,并配置了ipyparallel以支持Jupyter Notebook(暂不支持JupyterLab)。构建命令如下:

bash
docker build -t hcp4715/hddm:[标签] -f Dockerfile .

替换[标签]为自定义标签(如1.0.1-custom)。

致谢

  • 感谢斯坦福大学Rui Yuan博士对Dockerfile的修改与优化。
  • 感谢@madslupe提供的早期HDDM镜像基础。
  • 感谢Wanke和zenkavi对HDDM 0.9.8版本的bug修复贡献。

问题反馈

使用中遇到问题,请通过以下渠道反馈:

  • GitHub Issues
  • GitHub Discussions
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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→

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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

Docker Compose 项目配置加速

K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

宝塔面板

在宝塔面板一键配置镜像加速

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

极空间 NAS 系统配置加速服务

爱快路由

爱快 iKuai 路由系统配置加速

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