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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
server - 开源AI推理服务，兼容多种深度学习和机器学习框架
AI推理GithubNVIDIA AI EnterpriseTriton Inference Server开源项目模型优化深度学习框架
Triton Inference Server是一款开源推理服务软件，支持TensorRT、TensorFlow、PyTorch等多种深度学习和机器学习框架。它优化了云端、数据中心、边缘和嵌入式设备的推理性能，适用于NVIDIA GPU、x86和ARM CPU，以及AWS Inferentia。主要功能包括动态批处理、模型流水线、HTTP/REST和gRPC协议支持等。通过Triton，用户可以轻松部署和优化AI模型，提升推理效率。
ml-workspace - 全功能机器学习和数据科学在线开发环境
DockerGithubJupyterML Workspace开源项目数据科学机器学习开发环境
ML Workspace 是一个集成多种流行数据科学库与工具的Web-based IDE (如Tensorflow, PyTorch, Keras, Sklearn)。支持Jupyter、VS Code、Tensorboard，便于快速部署并适用于本地机器学习开发，具备硬件与训练监控功能。支持通过Web、SSH或VNC进行远程访问，兼容Mac、Linux和Windows平台。
kubeflow - 简单、可移植且可扩展的Kubernetes上的AI/ML平台
AIGithubKubeflowKubernetes开源项目机器学习
Kubeflow项目专注于在Kubernetes上简化、可移植且可扩展的AI/ML解决方案。它包含多个开源组件，支持机器学习生命周期的各个阶段，如模型服务、实验管理和数据流水线等。提供丰富的官方文档和社区支持，用户可以通过GitHub获取详细信息和技术支持，这是构建AI/ML应用的理想工具。
accelerated-container-image - 基于块设备的开源容器镜像加速技术
Accelerated Container ImageGithuboverlaybd容器加速容器技术开源项目镜像服务
Accelerated Container Image 是一个基于 overlaybd 技术的开源容器镜像加速项目。它通过块设备实现按需获取镜像数据，支持容器即时冷启动。该项目具有高性能、高可靠性、可写层支持和多文件系统兼容等特点。核心组件包括 overlaybd 后端存储、containerd 快照插件和镜像转换工具。这一技术已在阿里巴巴和阿里云得到广泛应用，为容器运行提供了全面的加速解决方案。
testcontainers-dotnet - 为 .NET 提供 Docker 容器测试支持的轻量级库
.NETDockerGithubTestcontainers容器化开源项目测试
Testcontainers for .NET 是一个基于 .NET Docker 远程 API 的库，为 .NET Standard 兼容版本提供一次性 Docker 容器实例。该库支持快速创建和管理测试容器，适应多种测试环境需求，有助于提高测试效率和可靠性。开发者可将 Testcontainers 集成到 .NET 项目中，实现灵活稳定的测试流程。
jetson-rdma-picoevb - FPGA实现的GPUDirect RDMA最小化演示项目
CUDAFPGAGPUDirect RDMAGithubPCIeXilinx Vivado开源项目
jetson-rdma-picoevb项目展示了基于FPGA的GPUDirect RDMA最小化实现。该项目允许PCIe设备直接访问CUDA内存，实现CUDA与PCIe设备间零拷贝数据共享。支持Jetson AGX Xavier、Drive AGX Xavier和装有CUDA驱动的PC。项目涵盖FPGA配置、Linux驱动和用户应用，提供完整RDMA测试环境。
Fast-Docker - Docker容器化技术学习与实践指南
DockerDocker ComposeDocker镜像Github容器化开源项目微服务
Fast-Docker是一个全面的Docker学习资源，涵盖从基础概念到高级应用。项目通过实践实验和命令指南，帮助开发者快速掌握Dockerfile、镜像、容器、Docker Compose、网络和Swarm等核心技术。内容适合各层级开发者，提供容器化解决方案的实际应用指导和最佳实践参考。
containerd - 轻量高效的容器运行时 管理完整容器生命周期
DockerGithubKubernetescontainerd容器运行时开源项目
containerd是业界认可的容器运行时标准，专注于简洁、稳定和跨平台特性。作为Linux和Windows系统的守护进程，它全面管理容器生命周期，涵盖镜像处理、容器运行、存储和网络等方面。containerd主要面向系统集成，是CNCF毕业项目，提供丰富的客户端接口便于嵌入更大规模系统中使用。
mq-container - IBM MQ容器化部署方案
DockerGithubIBM MQKubernetes容器化开源项目消息队列
这个开源项目为IBM MQ提供容器化运行方案。支持构建IBM MQ Advanced和开发者版本镜像，包含默认开发配置。通过环境变量可自定义队列管理器，支持多种日志选项和Prometheus指标。项目还提供Kubernetes部署的Helm chart，适用于IBM Cloud等环境。
efficient-dl-systems - 从GPU架构到模型部署的全面课程
GPU架构Github分布式训练开源项目推理优化模型优化深度学习系统
本项目是一门全面的高效深度学习系统课程，内容涵盖GPU架构、CUDA编程、实验管理、分布式训练、大模型处理、模型部署及推理优化等核心主题。课程结合理论讲座和实践研讨，旨在培养学生掌握深度学习系统的效率优化技能。课程还提供多个实践作业和往年教学资料，适合希望深入了解深度学习系统效率提升的学习者。
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