系统镜像
慧星云内置了一些镜像，您可以直接选用这些镜像。
镜像名称遵循格式：
镜像名_打包时间
镜像不定期更新，镜像内预安装的软件版本请以图示选择镜像处为准
基础镜像
image-gpu-mini:
- 描述 :该镜像基于 Ubuntu Server 22.04LTS 构建，预装了 NVIDIA 驱动、JupyterLab 服务 、Miniconda （管理 Python 虚拟环境） 、网盘客户端 Rclone （挂载公共盘） 、性能监测服务。
- 预安装软件： ubuntu 22.04, nvidia_driver 535.161.08, miniconda py310_23.11.0-2, jupyterlab 4.1.2
image-gpu-tensorflow:
- 描述 : 该镜像基于 image-gpu-mini 构建，预装了 TensorFlow 框架 + CUDA 11.8。
- 预安装软件： ubuntu 22.04, nvidia_driver 535.161.08, miniconda py310_23.11.0-2, jupyterlab 4.1.2, tensorflow 2.16.1, tensorrt 8.6.1
image-gpu-pytorch:
- 描述 : 该镜像基于 image-gpu-mini 构建，预装了 PyTorch 框架 + CUDA 11.8。
- 预安装软件： ubuntu 22.04, nvidia_driver 535.161.08, miniconda py310_23.11.0-2, jupyterlab 4.1.2, pytorch 2.2.2+cu118, torchvision 0.17.2+cu118, torchaudio 2.2.2+cu118
image-gpu-cuda12:
- 描述 : 该镜像基于 image-gpu-mini 构建，预装了CUDA 12.2。
- 预安装软件：ubuntu 22.04, nvidia_driver 535.161.07, miniconda py310_23.11.0-2, jupyterlab 4.1.2, cuda 12.2.2, cudnn 8.9.7.29
image-gpu-win:
- 描述 : 该镜像基于 Windows Server 2019 构建，预装了 NVIDIA 驱动、JupyterLab 服务 、Miniconda （管理 Python 虚拟环境） 、网盘客户端 Rclone （挂载公共盘） 、性能监测服务。
- 预安装软件： windows server 2019, nvidia_driver 561.09,miniconda py310_23.11.0-2, jupyterlab 4.2.5,stablediffusion
应用镜像
app-sd_webui:
- 描述 : 该镜像基于 image-gpu-mini 构建，预装了stable-diffusion-webui、Filebrowser（提供 Web 端文件管理功能） 。
- 预安装软件： ubuntu 22.04, nvidia_driver 535.161.08, miniconda py310_23.11.0-2, jupyterlab 4.1.2, stable-diffusion-webui 1.8.0, filebrowser 2.27.0
app-comfyui:
- 描述 : 该镜像基于 image-gpu-mini 构建，预装了ComfyUI、Filebrowser（提供 Web 端文件管理功能） 。
- 预安装软件：ubuntu 22.04, nvidia_driver 535.183.01, miniconda py310_23.11.0-2, jupyterlab 4.1.2, filebrowser 2.27.0, ComfyUI 379ff92
app-fooocus:
- 描述 : 该镜像基于 image-gpu-mini 构建，预装了Fooocus、Filebrowser（提供 Web 端文件管理功能） 。
- 预安装软件：ubuntu 22.04, nvidia_driver 535.161.08, miniconda py310_23.11.0-2, jupyterlab 4.1.2, filebrowser 2.27.0, Fooocus 6da0441
app-rvc_webui:
- 描述 : 该镜像基于 image-gpu-mini 构建，预装了RVC-WebUI、Filebrowser（提供 Web 端文件管理功能） 。
- 预安装软件：ubuntu 22.04, nvidia_driver 535.161.08, miniconda py310_23.11.0-2, jupyterlab 4.1.2, filebrowser 2.27.0, Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI updated1006v2
app-openwebui:
- 描述 : 该镜像基于 image-gpu-mini 构建，预装了OpenWebUI 、Ollama 、ComfyUI、Filebrowser（提供 Web 端文件管理功能） 。
- 预安装软件：ubuntu 22.04, nvidia_driver 535.161.08, miniconda py310_23.11.0-2, jupyterlab 4.1.2, filebrowser 2.27.0, Ollama 0.1.32, ComfyUI 18c151b, OpenWebUI 0.1.123
需要注意的是，app 类镜像创建 GPU 主机并不会自动安装组件依赖，需要运行一次
./start_* 命令才会安装。例如：app-comfyui_20240618 创建的实例，需要登录执行 ./start_comfyui 才会安装依赖库。上述镜像已预装了多种主要的深度学习框架和相关库。然而，如果您的项目需要特定版本的软件环境，建议您选择 mini 镜像。
mini 镜像作为基础镜像，未安装深度学习框架，可满足您后续的自定义配置需求。您可以在在开机后自行安装所需的框架、CUDA 版本或其他 Python 版本。
我们会不定期更新镜像，以确保您获得最新版本的软件环境和数据支持。
保存镜像/自定义镜像
慧星云支持您将当前运行中的实例环境制作成备份，并保存为自定义镜像。以便您下次开启新实例可以获得先前的环境设置。
在 「我的机器-GPU实例」 中找到需要保存镜像的运行中的GPU实例，点击 「更多操作-保存镜像」。保存镜像需要1-2分钟，请您耐心等待，在此期间，不支持您对实例进行关机、重启、重装镜像等操作。
此外，保存镜像需要确保账号余额充足。若「我的数据」存储空间不足，请先进行清理，以防止保存失败。
您可以在 「我的数据-我的镜像」 查看保存进度。也可以查看历史保存的镜像和镜像所占用空间。
当创建新实例时，您可以在「我的镜像」中选择使用您备份的镜像来创建实例。
您也可以为实例重装镜像时选择已保存的镜像。
特别注意：
以下目录创建了软链到数据盘，打包镜像之前需自行检查，否则可能会造成数据丢失。
/root/.cache->/root/data/.cache/root/ComfyUI/.cache->/root/data/ComfyUI/.cache/root/ComfyUI/models->/root/data/ComfyUI/models/root/ComfyUI/output->/root/data/ComfyUI/output/root/ComfyUI/venv->/root/data/ComfyUI/venv/root/Fooocus/models->/root/data/Fooocus/models/root/Fooocus/outputs->/root/data/Fooocus/outputs/root/Fooocus/venv->/root/data/Fooocus/venv/root/stable-diffusion-webui/.cache->/root/data/stable-diffusion-webui/.cache/root/stable-diffusion-webui/models->/root/data/stable-diffusion-webui/models/root/stable-diffusion-webui/outputs->/root/data/stable-diffusion-webui/outputs/root/stable-diffusion-webui/venv->/root/data/stable-diffusion-webui/venv/root/stable-diffusion-webui/embeddings->/root/data/stable-diffusion-webui/embeddings/root/stable-diffusion-webui/extensions->/root/data/stable-diffusion-webui/extensions/root/RVC-WebUI/assets->/root/data/RVC-WebUI/assets/root/RVC-WebUI/opt->/root/data/RVC-WebUI/opt/root/RVC-WebUI/venv->/root/data/RVC-WebUI/venv
app-openwebui 镜像的特别说明
ollama 服务的模型目录配置在 /root/data/ollama/models ，模型默认下载到数据盘目录，可以通过以下命令迁移目录回系统盘：
systemctl stop ollama
new_models_path="/root/.ollama/models"
mkdir -p "$(dirname new_models_path)"
mv -v "/root/data/ollama/models" "$new_models_path"
sed -i '/export OLLAMA_MODELS/i OLLAMA_MODELS='"$new_models_path" `which start_ollama`
systemctl start ollama
