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CoCo是一款支持演绎推理(deduction)和溯因推理(abduction)的推理器,用于逻辑推理任务和知识处理场景,提供高效的逻辑推理计算支持。
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coco 镜像详细说明

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coco 官方文档

镜像概述

CoCo(deduCtiOn and abduCtiOn)推理器是一款专注于逻辑推理的工具镜像,核心功能是支持演绎推理(从一般规则推导出具体结论)和溯因推理(从观察结果反推可能原因)两种推理模式,为逻辑推理任务和知识处理场景提供计算支持。

核心功能与特性

  • 双推理模式支持:同时支持演绎推理(deduction)和溯因推理(abduction),满足不同逻辑推理需求
  • 逻辑兼容性:兼容常见逻辑表示语言(如命题逻辑、一阶逻辑片段等,具体取决于实现版本)
  • 轻量级设计:镜像体积优化,易于部署和集成到各类推理流程中
  • 灵活输入输出:支持通过文件或标准输入输出进行推理任务交互

使用场景

  • 人工智能研究:作为推理引擎支持逻辑推理算法的开发与验证
  • 逻辑编程辅助:辅助逻辑程序(如Prolog类程序)的推理过程测试与调试
  • 知识图谱推理:用于知识图谱中的关系推理、实体补全及规则验证
  • 学术与教育:逻辑推理教学演示、自动推理系统原型开发及相关学术研究

使用方法

基本运行命令

通过Docker容器运行CoCo推理器的基本命令格式如下:

bash
docker run --rm -v /本地数据路径:/data coco-reasoner [推理参数]

参数说明:

  • --rm:容器退出后自动清理
  • -v /本地数据路径:/data:挂载本地目录至容器内/data目录,用于输入推理数据和输出结果
  • [推理参数]:推理任务的具体配置参数(见下文详细说明)

核心配置参数

参数说明示例
--deduction指定执行演绎推理任务--deduction
--abduction指定执行溯因推理任务--abduction
--input <file>指定输入文件路径(容器内路径,需通过-v挂载)--input /data/rules.txt
--output <file>指定推理结果输出文件路径--output /data/result.txt
--format <format>指定输入文件格式(如propositional表示命题逻辑)--format propositional

演绎推理示例

  1. 准备输入文件:在本地创建deduction_rules.txt,写入命题逻辑规则:
    P → Q
    Q → R
    P
    
  2. 执行推理任务:
    bash
    docker run --rm -v $(pwd):/data coco-reasoner --deduction --input /data/deduction_rules.txt --output /data/deduction_result.txt --format propositional
    
  3. 查看结果:本地生成deduction_result.txt,内容为演绎推理结论:R

溯因推理示例

  1. 准备输入文件:在本地创建abduction_input.txt,写入背景知识和观察结果:
    背景知识:
    P → Q
    R → Q
    
    观察结果:
    Q
    
  2. 执行推理任务:
    bash
    docker run --rm -v $(pwd):/data coco-reasoner --abduction --input /data/abduction_input.txt --output /data/abduction_result.txt --format propositional
    
  3. 查看结果:本地生成abduction_result.txt,内容为溯因推理结论(可能原因):P, R

注意事项

  • 输入文件需遵循指定格式要求(具体格式规范请参考CoCo推理器***文档)
  • 大规模推理任务建议通过--memory参数调整容器内存限制(如--memory 2g)
  • 未指定--output时,推理结果默认输出至标准输出(stdout)
查看更多 coco 相关镜像 →
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by coco
coco-system-healthcheck是一个系统健康检查工具,可监测根磁盘空间、AWS EBS挂载磁盘空间、内存负载、CPU平均负载、NTP同步状态及8080端口TCP连接可用性。
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上次更新:2 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→

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Linux

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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

绿联

绿联 NAS 系统配置镜像加速

威联通

QNAP 威联通 NAS 配置加速

Podman

Podman 容器引擎配置加速

Singularity/Apptainer

HPC 科学计算容器配置加速

其他仓库配置

ghcr、Quay、nvcr 等镜像仓库

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