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    人工智能平台 PAI：PAI官方镜像

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    人工智能平台 PAI：PAI官方镜像

    更新时间：Dec 29, 2025

    阿里云PAI为您提供了基于不同框架、不同CUDA版本的官方镜像，您可以在使用DLC、EAS、DSW时直接选择适用的镜像，即可快速基于官方镜像构建AI开发环境。本文为您介绍PAI预置的官方镜像能力和核心镜像列表。

    认识官方镜像

    阿里云PAI为您提供的官方镜像遵循一定的命名规则，您可以通过镜像名称了解到此镜像的基本信息。通常镜像命名会包含以下几个固定字段，建议您添加自定义镜像时使用统一的命名规则。

    官方镜像名称示例

    镜像名称解读

    各个产品支持使用的镜像类型

    tensorflow:2.11-gpu-py39-cu112-ubuntu20.04

    • tensorflow:2.11：表示训练框架为2.11版本的TensorFlow。

    • gpu：表示适用GPU类型的机型。

    • py39：表示开发语言为3.9版本的Python。

    • cu112：表示支持的CUDA版本为11.2。

    • ubuntu20.04：表示支持的操作系统为20.04版本的Ubuntu操作系统。

    官方镜像适用的子产品不同：

    • -training类型的镜像适用于DLC。

    • -inference类型的镜像适用于EAS。

    • -develop类型的镜像适用于DSW。

    deeprec-develop:2302-tensorflow1.15-cpu-py36-ubuntu18.04

    • deeprec-develop:2302-tensorflow1.15：表示训练框架为1.15版本的TensorFlow和2302版本的DeepRec。

    • cpu：表示适用于CPU类型的机型。

    • py36：表示开发语言为3.6版本的Python。

    • ubuntu18.04：表示支持的操作系统为18.04版本的Ubuntu操作系统。

    官方镜像能力

    阿里云PAI为您提供了基于不同机器学习框架的官方镜像，您可以在PAI控制台的镜像AI资产页面中查看所有官方镜像列表，以下为您介绍基于TensorFlow、PyTorch等主流框架的官方镜像信息。

    Python

    简介

    Python 是一种简单易用、功能强大的高级编程语言，在机器学习中主要用于数据处理、模型开发和训练，它拥有丰富的库（如 NumPy、PyTorch、TensorFlow 等）和极高的开发效率。阿里云PAI提供两种类型的 Python镜像。

    1. CPU版镜像：基于原ubuntu镜像构建，用于CPU计算的基础镜像。

    2. GPU版镜像：基于原cuda镜像构建，用于GPU计算的基础镜像。

    主要特性

    1. 支持 Ubuntu 22.04 和 Ubuntu 24.04 两个版本的 Ubuntu镜像。

    2. 支持阿里云的高性能网络RDMA。

    3. 支持不同版本的Python，涵盖 3.10 到 3.14。

    4. 支持不同版本的CUDA，涵盖 12.4 到 13.0。

    5. 内置常用开发工具如curl、git、wget、rclone、ping等。

    6. pip和apt使用阿里云镜像源。

    PyTorch

    简介

    阿里云PAI平台提供两种类型的PyTorch镜像。

    1. 基于阿里云PAI提供的 Python 镜像构建，在 Python镜像的基础上新增了PyTorch、TorchVision、TorchAudio 软件包，涵盖了Python镜像的所有特性，覆盖了2.4.0以上的pytorch官方发布的版本。

    2. 基于NGC提供的PyTorch镜像构建， 内置了常用开发工具，pip和apt使用阿里云镜像源。

    标签说明

    -accl：

    1. 预装 ACCL：阿里云高性能集合通信库的镜像，在NCCL的基础上可以为客户提供更高的通信性能。

    2. 基于ACCL版本的镜像进行开发训练时需使用预置的Python环境。如果需要使用Python虚拟环境，需要参考安装方法，在相应环境下配置ACCL库，才能使用ACCL的特性。

    -ngc：

    1. 基于NGC的PyTorch镜像构建的镜像，标签中包含NGC镜像的版本信息，如2.10.0-gpu-py312-cu130-ubuntu24.04-ngc25.11是基于NGC 25.11 版本的PyTorch镜像构建。

    2. 关于NGC PyTorch镜像的特性可以参考 NVIDIA 官方文档。

    TensorFlow

    框架版本

    CUDA版本（仅GPU机型）

    操作系统

    • TensorFlow2.6

    • TensorFlow2.3

    • TensorFlow2.21

    • TensorFlow2.11

    • TensorFlow1.15，TensorFlow1.15.5

    • TensorFlow1.12

    • CUDA 11.4

    • CUDA 11.3

    • CUDA 11.2

    • CUDA 10.1

    • CUDA 10.0

    • Ubuntu 20.04

    • Ubuntu 18.04

    TensorFlowServing

    框架版本

    CUDA版本（仅GPU机型）

    操作系统

    • TensorFlowServing2.11.1

    • TensorFlowServing1.15.0

    • CUDA 11.2

    • CUDA 10.0

    • Ubuntu 20.04

    • Ubuntu 18.04

    • Ubuntu 16.04

    DeepRec

    框架版本

    CUDA版本（仅GPU机型）

    操作系统

    • DeepRec2302

    • DeepRec2212

    CUDA 11.4

    Ubuntu 18.04

    XGBoost

    框架版本

    CUDA版本（仅GPU机型）

    操作系统

    XGBoost1.6.0

    不涉及，仅支持CPU机型

    Ubuntu 18.04

    TritonServer

    框架版本

    CUDA版本（仅GPU机型）

    操作系统

    • TritonServer23.02

    • TritonServer21.09

    • CUDA 12.0

    • CUDA 11.4

    Ubuntu 20.04

    核心镜像列表

    灵骏智算资源（Serverless版）适用的镜像

    镜像名称

    框架

    机型

    CUDA

    操作系统

    地区

    开发语言&版本

    deepspeed-training:23.06-gpu-py310-cu121-ubuntu22.04

    • PyTorch 2.1

    • Megatron-LM 23.06

    • DeepSpeed 0.9.5

    • Transformers 4.29.2

    • Nemo 1.19.0

    GPU

    12.1

    ubuntu22.04

    华北6（乌兰察布）

    Python3.10

    megatron-training:23.06-gpu-py310-cu121-ubuntu22.04

    • PyTorch 2.1

    • Megatron-LM 23.06

    • DeepSpeed 0.9.5

    • Transformers 4.29.2

    • Nemo 1.19.0

    GPU

    12.1

    ubuntu22.04

    华北6（乌兰察布）

    Python3.10

    nemo-training:23.06-gpu-py310-cu121-ubuntu22.04

    • PyTorch 2.1

    • Megatron-LM 23.06

    • DeepSpeed 0.9.5

    • Transformers 4.29.2

    • Nemo 1.19.0

    GPU

    12.1

    ubuntu22.04

    华北6（乌兰察布）

    Python3.10

    AIGC相关镜像

    镜像名称

    框架

    机型

    CUDA

    操作系统

    支持地区

    开发语言&版本

    stable-diffusion-webui:3.0

    StableDiffusionWebUI3.0

    GPU

    11.7

    ubuntu22.04

    • 华东1（杭州）

    • 华东2（上海）

    • 华北2（北京）

    • 华北3（张家口）

    • 华北6（乌兰察布）

    • 华南1（深圳）

    • 华南2（河源）

    • 西南1（成都）

    Python3.10

    stable-diffusion-webui:2.2

    StableDiffusionWebUI2.2

    GPU

    11.7

    ubuntu22.04

    Python3.10

    stable-diffusion-webui:1.1

    StableDiffusionWebUI1.1

    GPU

    11.7

    ubuntu22.04

    Python3.10

    stable-diffusion-webui-env:pytorch1.13-gpu-py310-cu117-ubuntu22.04

    SD-WebUI-ENV

    GPU

    11.7

    ubuntu22.04

    Python3.10

    EAS主推的镜像

    阿里云PAI提供的EAS产品部分官方镜像列表如下所示。您可以前往PAI控制台的镜像AI资产页面查看更完整的镜像列表信息。以下列出的镜像地址以华东1（杭州）区域为例。

    镜像名称

    框架

    镜像描述

    镜像地址

    chat-llm-webui:3.0-blade

    • Blade 0.4.3.dev118+gea4a4a1

    • PyTorch 2.1.0+cu118

    • Transformers 4.36.2

    用于EAS推理镜像，使用Blade后端为大型语言模型（LLM）提供推理服务，该推理服务同时支持WebUI与API访问。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/chat-llm-webui:3.0-blade

    chatbot-langchain:1.0

    ChatbotLangChain 1.0

    基于LangChain搭建的知识库问答，用于EAS推理镜像。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/chatbot-langchain:1.0

    comfyui:0.2-api

    ComfyUI 0.2

    基于ComfyUI的EAS镜像，用于文生图、图生图等异步API调用。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/comfyui:0.2

    comfyui:0.2

    ComfyUI 0.2

    基于ComfyUI的EAS镜像，用于文生图、图生图等场景。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/comfyui:0.2

    comfyui:0.2-cluster

    ComfyUI 0.2

    基于ComfyUI的EAS镜像，用于文生图、图生图等场景。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/comfyui:0.2

    kohya_ss:2.2

    Kohya 2.2

    基于Kohya的EAS镜像，用于部署Stable Diffusion模型微调应用。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/kohya_ss:2.2

    modelscope-inference:1.9.1

    ModelScope 1.9.1

    用于部署Modelscope模型。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/modelscope-inference:1.9.1

    stable-diffusion-webui:4.2-cluster-webui

    StableDiffusionWebUI 4.2

    基于Stable Diffusion WebUI的EAS镜像，用于文生图、图生图等场景，并且支持多用户同时访问和用户间资源隔离。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/stable-diffusion-webui:4.2

    stable-diffusion-webui:4.2-api

    StableDiffusionWebUI 4.2

    基于Stable Diffusion WebUI的EAS镜像，用于文生图、图生图等异步API调用。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/stable-diffusion-webui:4.2

    stable-diffusion-webui:4.2-standard

    StableDiffusionWebUI 4.2

    基于Stable Diffusion WebUI的EAS镜像，用于文生图、图生图等场景。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/stable-diffusion-webui:4.2

    tensorflow-serving:2.14.1

    TensorflowServing 2.14.1

    基于开源TensorFlow Serving镜像的EAS镜像，用于将TensorFlow模型部署为推理服务，仅适用于CPU环境。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/tensorflow_serving:2.14.1

    tensorflow-serving:2.14.1-gpu

    TensorflowServing 2.14.1

    基于开源TensorFlow Serving镜像的EAS镜像，用于将TensorFlow模型部署为推理服务，适用于GPU环境。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/tensorflow_serving:2.14.1-gpu

    chat-llm-webui:3.0

    • PyTorch 2.0.1

    • Transformers 4.33.3

    用于EAS推理镜像，使用HuggingFace后端为大型语言模型（LLM）提供推理服务，该推理服务同时支持WebUI与API访问。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/chat-llm-webui:3.0

    chat-llm-webui:3.0-vllm

    • PyTorch 2.1.2

    • Transformers 4.36.2

    • VLLM 0.2.7

    用于EAS推理镜像，使用VLLM后端为大型语言模型（LLM）提供推理服务，该推理服务同时支持WebUI与API访问。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/chat-llm-webui:3.0-vllm

    huggingface-inference:1.0-transformers4.33

    Transformers 4.33

    用于部署HuggingFace模型。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/huggingface-inference:transformers-4.33

    tritonserver:23.11-py3

    TritonServer 23.11

    基于开源TritonServer镜像的EAS镜像，用于将模型部署为推理服务。

    eas-registry-vpc.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/pai-eas/tritonserver:23.11-py3