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v1.3
最新
v1.1

镜像介绍

本镜像基于 Ubuntu 22.04 构建,预装主流深度学习框架与 GPU 加速环境,开箱即用。适用于模型训练、推理部署、算法实验等场景。

功能特性

  • 特性 1:描述亮点功能
  • 特性 2:描述亮点功能
  • 特性 3:描述亮点功能

使用教程

1. 部署镜像

  • 选择配置(推荐 RTX 4090 / 24G 显存)
  • 点击 立即部署,等待实例状态变为 运行中

2. 启动服务

  • 在控制台点击「打开应用」,等待服务启动完成

3. 访问界面

  • 访问地址:http://实例公网IP:8888

4. 开始使用

  • 描述最简单的核心使用步骤(1–3 步)

环境验证

GPU 验证

nvidia-smi

框架验证

import torch
print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())

常见问题

Q: 如何查看 GPU 是否正常识别?

A: 进入容器后运行 nvidia-smi 查看 GPU 状态。

Q: 如何持久化数据?

A: 挂载云盘或将结果下载到本地。

@cpltest
镜像信息
已使用1
运行时长
0 H
支持自启动
镜像大小
43GB
最后更新时间
2026-08-06
支持卡型
RTX50系3090A800
+3
框架版本
Miniconda-1.7
CUDA版本
2.3
应用
JupyterLab: 8888
自定义开放端口
1313
+1
版本
v1.3
2026-08-06
Miniconda:1.7 | CUDA:2.3 | 大小:43.00GB
v1.1
2026-08-06
Jittor:1.7 | CUDA:1.3 | 大小:43.00GB
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股票代码:688158

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