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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
AndroidSDK - Android SDK开发环境的Docker容器化解决方案
AndroidSDKAndroid开发DockerGithub开源项目持续集成虚拟化
AndroidSDK项目提供了一个完整的Android SDK开发环境Docker镜像。该镜像解决了环境不一致问题,支持持续集成和持续部署,并提供了灵活定制SDK工具的能力。项目包含最新官方SDK包,支持外部挂载SDK目录,并提供SSH和VNC远程访问功能。这使其成为Android开发和构建的理想选择,尤其适合CI/CD环境。
docker-for-robotics - Docker与ROS/ROS 2集成的全面开发指南
DockerGithubROS可视化界面容器化开发开源项目机器人操作系统
这是一个综合性的Docker与ROS/ROS 2集成指南，涵盖图形界面显示、硬件操作、实时代码和多机网络设置等主题。指南详细介绍了Visual Studio Code的配置过程，并提供了ROS和ROS 2的实例和模板。适用于Linux和Windows系统，旨在简化机器人开发流程，提升开发效率。
VSGAN-tensorrt-docker - 基于TensorRT的视频超分辨率和帧插值加速方案
GithubTensorRT帧插值开源项目深度学习加速视频处理超分辨率
该项目利用TensorRT加速视频超分辨率和帧插值模型，致力于提供最快的推理速度。支持Rife、RealCUGAN、GMFupSS等多种模型架构，同时提供CUDA和TensorRT版本。项目集成了自动去重、镜头边界检测等功能，并支持多GPU。通过Docker，可以方便地部署和使用这些高性能模型。
DevOps-Projects - DevOps项目展示自动化部署与容器化实践
CI/CDDevOpsGithub云构建容器化开源项目自动化部署
本项目汇集了多个DevOps实践案例，涵盖自动化Web开发环境、Docker容器部署、嵌套容器化、CI/CD环境管理及Terraform自动化CloudBuild等领域。项目整合了Git/GitHub、Jenkins和Docker等主流技术，展示了现代化的部署流程和环境管理解决方案。通过具体实例演示了DevOps在实际应用中的价值，包括提高开发效率、简化部署流程和优化资源管理。这些项目为有意深入了解DevOps实践的开发者和运维人员提供了宝贵的参考资料。
dockerfiles - 多领域Docker容器化应用集合 涵盖大数据IoT等技术栈
DevOpsDockerGithub容器化开发工具开源项目微服务
dockerfiles项目是一个包含多种Docker配置文件的开源仓库，涉及大数据、物联网、自动化和机器学习等领域。该项目提供了众多常用工具和应用的容器化方案，包括Kafka、Node-RED和Elasticsearch等。用户可以利用这些配置快速部署和管理复杂环境。除了支持x86架构外，该项目还提供了大量ARM架构的镜像，以适应不同的硬件平台。
docker-stacks - 交互式计算和数据科学的预配置镜像集
DockerGithubJupyterJupyterLab容器镜像开源项目数据科学
Jupyter Docker Stacks提供预配置的Docker镜像，集成Jupyter应用和交互式计算工具。适用于个人Jupyter服务器、团队JupyterHub部署、本地容器Jupyter Notebook运行和自定义Dockerfile开发。支持x86_64和aarch64架构，涵盖基础到数据科学多个版本，满足各类用户需求。镜像包含JupyterLab和Jupyter Notebook前端，支持灵活切换，便于快速部署和使用。
quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程
GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习
QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。
the-incredible-pytorch - PyTorch资源，包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
详尽解析PyTorch生态系统！本项目集成了丰富的教程、库和视频资源，全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化，均提供细致入微的资源，帮助各层次开发者提升机器学习实力。
container2wasm - 容器到WebAssembly转换工具 实现跨平台容器部署
GithubWASMWebAssemblycontainer2wasm容器转换开源项目虚拟化
container2wasm是一个容器到WebAssembly的转换工具，可将容器镜像转换为WASI运行时和浏览器中可执行的WASM格式。它支持x86_64和riscv64架构，通过CPU模拟实现容器在WebAssembly环境中运行。这个项目使开发者能够将现有容器应用无需修改就直接部署到WASM平台，提高了容器的可移植性和适用范围。
NanoLLM - 本地LLM推理优化工具包
GithubJetsonLLM优化NanoLLM多模态AI开源项目本地推理
NanoLLM是一个开源工具包，专注于优化大型语言模型(LLM)的本地推理性能。它提供了类HuggingFace的API接口，支持模型量化、视觉语言模型、多模态代理、语音处理、向量数据库和检索增强生成(RAG)等功能。这个项目致力于简化LLM的部署和应用，特别适合需要高效本地推理的场景。NanoLLM目前的最新版本是24.7，可通过Docker容器方便部署。有兴趣的开发者可以访问项目的官方文档获取更多详细信息和使用指南。
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