AI Workbench 项目的容器环境#

当您创建一个 AI Workbench 项目时，您需要为项目选择一个容器环境，AI Workbench 会在其自身的容器化开发环境中运行该项目。每个 AI Workbench 项目都可以有不同的容器环境。

NVIDIA 默认容器环境#

NVIDIA 提供了默认环境，您可以选择这些环境作为每个新 AI Workbench 项目的起点。每个默认环境都预装了 Python 和 JupyterLab。PyTorch 环境安装了 TensorBoard。

NVIDIA 提供的默认环境包括以下内容

注意

有关可用容器的完整列表，请参阅 NVIDIA NGC 容器。

如果 AI Workbench 的默认容器环境不能满足您的需求，您可以通过以下方式之一自定义您的环境

如果您想使用预构建的容器之一并进行简单的自定义，例如添加软件包，请参阅演练：自定义您的环境和环境配置。
如果您想更改单个项目的容器环境的行为，请参阅自定义您的容器。
如果您想创建一个完全自定义的容器，供您自己的项目使用，或者您可以发布并与其他 AI Workbench 用户共享，请改为参阅使用您自己的容器。这是一个高级场景。

提示

要为您的项目运行额外的隔离环境，请参阅使用 Docker Compose 的多容器支持。