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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。

Lightstreamer是一个针对互联网优化的实时消息服务器，融合WebSocket、HTTP和推送通知技术，可向各类应用流式传输数据或从其接收数据。

使用Chainguard的低至零CVE容器镜像构建、交付和运行安全软件。

NER transformers models

该Docker仓库用于托管PyTorch每日构建版Docker镜像。

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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。

与Google Flights数据交互，用于搜索机场间的单程、往返及日期范围内的航班选项的MCP服务器。

针对ROCm优化的统一PyTorch基础训练容器

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生产就绪的PHP/Flight Docker镜像，具备自动Flight框架安装功能，支持通过环境变量配置PHP和PHP-FPM，无需重建镜像，并包含最新Composer，提供Debian和Alpine版本。

飞行安全系统的Web前端，用于显示已知资产的当前状态并向无人机/遥控航空器等发送安全关键命令。

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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。

基于PyTorch Lightning框架的Docker镜像，用于简化深度学习模型的训练流程，加速模型开发与实验。

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Lightdash 是与 dbt 项目完全集成的 BI 工具，作为开源的 Looker 替代品，允许公司中的每个人使用预定义指标自助分析数据，无需编写 SQL。

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PyTorch Serve 是官方模型服务框架，用于简化 PyTorch 模型部署，支持 REST/gRPC 接口、动态批处理、多模型版本控制及监控集成，适用于企业级推理服务场景。

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已安装conda的通用目的镜像，用于PyTorch的CI/CD流程。

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