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jetson-containers

为NVIDIA Jetson提供的模块化AI和机器学习容器系统

JetsonJetPackDockerAI容器NVIDIAGithub开源项目

提供适用于NVIDIA Jetson设备的多种AI和机器学习容器，包括PyTorch、TensorFlow、ONNXRuntime和DeepStream等，支持灵活设置不同CUDA版本，并组合多个包如ROS2和Transformer。通过命令行工具可快速运行所需的容器镜像，并有详细文档和教程帮助用户最大化利用Jetson平台的计算能力，简化机器学习和计算机视觉任务的实现。

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介绍相关项目
fusionauth-containers - 多平台容器化身份认证部署
DockerFusionAuthGithubKubernetes容器开源项目贡献者
FusionAuth-containers项目为身份认证系统提供多种容器化部署方案。支持Docker、Kubernetes和OpenShift平台，通过Docker Compose实现快速部署。项目包含Helm chart便于Kubernetes配置，并提供详细安装指南。此外，项目提供代理配置示例，方便自定义部署。作为社区驱动项目，欢迎开发者贡献和反馈。
Hey-Jetson - 面向边缘计算的实时语音识别平台
GithubJetsonTensorFlow开源项目深度学习神经网络语音识别
Hey-Jetson项目旨在为边缘计算设备提供高效的语音识别解决方案。该平台利用深度学习技术，整合了膨胀卷积、双向GRU和注意力机制等先进方法，在LibriSpeech数据集上进行训练。经测试，模型在测试集上达到78%的余弦相似度和18%的词错误率，展现出良好的识别性能。此外，项目还提供了基于Flask的API接口，方便在Nvidia Jetson等嵌入式设备上进行实时语音识别推理。
NVIDIA - GPU加速计算和AI技术的全球创新者
AIAI工具GPUNVIDIA数据中心深度学习
NVIDIA是GPU加速计算技术的开创者,推动了AI、高性能计算、图形设计等领域的创新。公司提供全面的硬件、软件和云服务解决方案,支持各行业数字化转型。NVIDIA技术广泛应用于游戏、设计、数据中心和边缘计算,助力解决复杂挑战,以AI和数字孪生技术推动产业变革。
ai-on-gke - 在GKE上构建高效AI/ML工作负载平台
AI/MLGKEGithubJupyterHubKubernetesTerraform开源项目
AI on GKE项目提供在Google Kubernetes Engine上运行AI/ML工作负载的资产。项目包含基础设施编排、分布式计算和数据处理框架集成，支持多团队资源共享。通过Jupyter Hub和Ray集群部署模块，开发者可以快速搭建AI/ML环境。利用GKE功能，实现高效的大规模AI训练和服务部署。
nvshare - 多进程安全共享GPU的开源解决方案
CUDAGPU共享GithubKubernetesnvshare内存管理开源项目
nvshare是一个开源的GPU共享机制,支持多个进程或Kubernetes容器在同一GPU上安全并发运行。它利用统一内存API和系统RAM作为交换空间,使每个进程都能访问全部GPU内存。通过nvshare-scheduler管理GPU访问时间,有效避免内存抖动。这种方案适用于GPU使用呈突发性的场景,如交互式开发环境中的Jupyter notebooks等。
kata-containers - 轻量级虚拟机容器，安全隔离与高性能的融合
GithubKata Containers容器技术开源项目虚拟机轻量级虚拟化
Kata Containers是一个开源项目，致力于构建标准化的轻量级虚拟机实现。它融合了容器的使用体验和性能，同时提供虚拟机级别的工作负载隔离和安全保障。支持x86_64、aarch64、ppc64le和s390x等多种硬件架构，采用单一配置文件管理运行时、代理和虚拟机监控器。项目提供完善的开发者指南、设计文档和社区支持，为容器技术带来创新的安全解决方案。
docker-nvidia-glx-desktop - KDE Plasma容器化桌面环境支持NVIDIA GPU远程访问
DockerGithubKDE PlasmaKubernetesNVIDIAWebRTC开源项目
这是一个基于KDE Plasma的容器化桌面环境项目，为Kubernetes优化设计。支持通过NVIDIA GPU实现OpenGL、Vulkan和Wine/Proton功能，利用WebRTC和HTML5技术提供远程云/HPC图形或游戏流媒体服务。采用独立X.Org X11服务器，无需额外主机配置。提供Selkies-GStreamer和KasmVNC两种Web界面，满足不同远程访问需求。
TensorRT-YOLO - 为YOLO目标检测模型提供推理加速解决方案
CUDAGithubTensorRT-YOLOYOLO开源项目推理加速目标检测
此项目基于TensorRT，为YOLO目标检测模型提供推理加速解决方案，支持YOLOv3至YOLOv10及PP-YOLOE系列。集成EfficientNMS插件及CUDA技术，有效提升推理效率。支持C++和Python，包含CLI快速导出和推理功能，并提供Docker一键部署。推荐CUDA 11.6及以上版本和TensorRT 8.6及以上版本。
stable-diffusion-docker - 多功能 GPU 加速的 Stable Diffusion Docker 容器
DockerGPUGithubHuggingfaceStable Diffusion开源项目模型
Stable Diffusion Docker 容器在支持 CUDA 的 GPU 上运行，通过官方模型实现高质量图像生成。支持从文本生成图像、图像修改、深度引导和图像修复等功能，适用多种应用场景。最低要求 8GB VRAM 的 GPU，并提供设备选择和内存优化选项。详细使用指南和示例帮助用户快速入门。
tensorrtx - TensorRT深度学习网络实现库
GPU加速GithubTensorRTYOLO系列开源项目模型转换深度学习网络
TensorRTx项目使用TensorRT API实现主流深度学习网络。它提供灵活构建、调试和学习TensorRT引擎的方法，支持YOLO、ResNet、MobileNet等多种模型。兼容TensorRT 7.x和8.x版本，并包含详细教程和常见问题解答，方便用户快速入门。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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