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比特纳米PyTorch安全镜像是一款为深度学习框架PyTorch量身打造的预配置、安全加固型容器镜像，集成经过严格测试的依赖组件，具备漏洞扫描、合规性检查及持续更新机制，可有效保障开发环境安全，简化从模型训练到部署的全流程，适用于科研机构、企业开发者在AI项目中快速构建稳定、安全的PyTorch运行环境。

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。

Bitnami提供的PyTorch Helm chart，用于在Kubernetes环境中简化PyTorch的部署与管理。

Elasticsearch是一款功能强大的开源搜索与分析引擎，它基于Lucene构建，具备分布式、高扩展、实时处理的特性，能够高效存储、检索和分析各类结构化与非结构化数据，广泛应用于日志分析、全文搜索、业务智能等场景，通过简化数据探索流程，帮助用户快速从海量数据中获取有价值的洞察，让复杂数据的分析与利用变得简单高效。

使用Chainguard的低至零CVE容器镜像构建、交付和运行安全软件。

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该Docker仓库用于托管PyTorch每日构建版Docker镜像。

Bitnami为Elasticsearch提供的安全镜像，是预先配置且经过安全加固的解决方案，集成开源搜索引擎Elasticsearch的核心功能，可支持日志分析、全文搜索、实时数据处理等多种应用场景，通过优化性能、简化部署流程并遵循安全最佳实践，助力用户快速构建安全可靠的Elasticsearch运行环境，适用于开发、测试及生产环境，有效降低配置复杂度与潜在安全风险。

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用于在英特尔架构上运行PyTorch工作负载的容器

HotROD示例应用

Intel® Extension for PyTorch*扩展PyTorch，通过最新功能优化在Intel硬件上提供额外性能提升，CPU利用AMX、AVX-512及VNNI指令集，GPU支持简易加速。

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针对ROCm优化的统一PyTorch基础训练容器

Bitnami提供的Elasticsearch Helm chart，用于在Kubernetes环境中便捷部署和管理分布式搜索引擎Elasticsearch。

Apache OpenWhisk示例Docker镜像，包含C语言编写的客户端（原生代码）。

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Bitnami安全镜像，用于运行elasticsearch-exporter，实现Elasticsearch集群指标的收集与导出，适用于监控系统集成。

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此镜像用于Istio示例。

此镜像用于Istio示例。

该镜像用于支持Istio服务网格示例项目的运行与演示。

该镜像用于Istio示例。

用于Istio示例的Docker镜像

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帮助将ONLYOFFICE Docs集成到Node.js Web应用中，用于测试和演示编辑器功能，不建议未经代码修改直接用于生产环境。

PyTorch是一款以Python为首要设计理念的深度学习框架，凭借简洁易用的Python接口、动态计算图机制及强大的灵活性，广泛应用于学术研究与工业开发，支持从快速原型设计到大规模部署的全流程，深度融合Python数据科学生态，为开发者提供高效且直观的深度学习解决方案。

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为Kong Gateway Operator提供插件分发的示例

该镜像用于Istio服务网格的示例，支持相关示例项目的运行与演示。

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该镜像用于支持运行Istio示例程序。

此镜像用于Istio示例。

此镜像用于Istio示例，支持Istio服务网格的示例部署与演示。

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该镜像用于Istio示例。

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通过自然语言对话与Elasticsearch索引进行交互

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此镜像用于Istio示例。

corpusops/docker-images 是一个包含多个预配置 Docker 镜像的仓库，集成常用工具和环境配置，适用于开发、测试及生产环境的快速部署。

该镜像用于Istio示例。

Docker企业版托管演示的示例应用

Elastic官方维护的Elastic Agent Docker镜像。

该镜像由secureCodeBox团队开发，用于自动化安全扫描与漏洞检测，集成多种安全工具以支持应用程序安全测试流程。

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由Elastic官方维护的Elasticsearch Docker镜像，是提供分布式搜索和分析引擎容器化部署的解决方案，具备预配置优化特性，可与Elastic Stack其他组件无缝兼容，支持快速启动与灵活扩展，能确保版本一致性和运行安全性，适用于开发、测试及生产等多种环境，有效简化部署流程并降低运维复杂度。

用于将DynamoDB表索引到Elasticsearch的索引器，设计为作为主应用的sidecar运行。

Frank!Framework的示例镜像，用于展示该框架的功能及使用方法。

Amazon ElastiCache MCP Server提供ElastiCache控制平面操作，支持缓存集群、复制组和无服务器缓存的创建、管理、监控等功能，包含39种工具用于各类ElastiCache资源操作。

集成自定义插件、适用于Wikimedia/Wikibase的Elasticsearch搜索引擎