runwhere CLI
可用镜像
Runwhere.AI 平台的预置镜像、公共镜像加速与自定义镜像使用说明。
提交作业时 environment.image 决定任务运行在什么容器里。Runwhere.AI 在镜像获取上做了三层加速，了解它们能显著缩短任务启动时间。
镜像获取的三条路径
| 路径 | 写法示例 | 说明 |
|---|---|---|
| 平台预导入 | python:3.11-slim | 平台已把镜像预先分发到你所用云的同区域对象存储，节点开机时本地导入--秒级命中、零公网依赖。推荐优先使用。 |
| 公共镜像加速 | pytorch/pytorch:2.4.1-cuda12.1-cudnn9-runtime | Docker Hub / quay.io / nvcr.io / ghcr.io 的公共镜像走平台配置的国内加速源拉取，无需任何额外配置。 |
| 自定义镜像 | registry.example.com/team/image:tag | 你自己或团队的镜像仓库，节点直连拉取。需保证节点网络可达该 registry。 |
平台预导入镜像清单
以下镜像已预分发到各云的同区域存储，节点开机即本地可用：
| 镜像 | 用途 |
|---|---|
python:3.11-slim | 轻量 Python 运行时。适合纯 CPU 脚本、数据预处理、配合 conda/requirements 现场构建环境。 |
预导入清单会持续扩充（高频公共镜像逐步纳入）。写镜像名时无需带
docker.io/library/前缀，平台自动按标准引用匹配。
不指定镜像时的默认值
- Notebook：不填
image时默认使用jupyter/base-notebook（公共镜像，走加速路径）。 - 训练 / 推理：建议显式指定镜像（GPU 任务需选择包含 CUDA 运行时的镜像）。
常用镜像选择建议
| 场景 | 示例 | 说明 |
|---|---|---|
| PyTorch 训练 | pytorch/pytorch:2.4.1-cuda12.1-cudnn9-runtime | 常规训练和微调，自带 conda。 |
| 需要编译 CUDA 扩展 | pytorch/pytorch:2.4.1-cuda12.1-cudnn9-devel | 包含 nvcc 和开发库。 |
| vLLM 推理 | vllm/vllm-openai:v0.12.0 | 部署 OpenAI-compatible 推理服务。 |
| Notebook | jupyter/base-notebook | 交互式开发（平台默认）；数据科学全家桶可用 jupyter/datascience-notebook。 |
| 轻量 CPU 任务 | python:3.11-slim | 平台预导入，启动最快。 |