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支持PyTorch和CUDA GPU的Jupyter Notebook镜像，适用于深度学习开发、模型训练及数据分析，提供CPU/GPU运行模式和灵活的存储挂载选项。

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。

Bitnami 安全镜像（适用于 Jupyter 基础笔记本）是一款经过专业安全加固与优化配置的容器镜像，旨在为开发者提供开箱即用的 Jupyter 基础笔记本环境，集成了必要的依赖组件、安全补丁及最佳实践，可有效简化部署流程并降低安全风险，适用于数据科学、机器学习及教育等场景下的交互式编程与开发工作。

使用Chainguard的低至零CVE容器镜像构建、交付和运行安全软件。

该Docker仓库用于托管PyTorch每日构建版Docker镜像。

用于在英特尔架构上运行PyTorch工作负载的容器

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。