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Intel® Distribution for Python*

https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/distribution-for-python.html#gs.9bos9m 可增强性能，将程序速度提升10到100倍。它是一个Python发行版，包含https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/onemkl.html (oneMKL) 和其他Intel性能库，通过加速核心数值计算和机器学习包实现近原生性能。

Intel® Distribution for Python* 还支持Intel® dGPU，包含最新的[Intel® dGPU驱动]和Intel® OneAPI运行时库（如https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/onemkl.html、https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/dpc-compiler-download.html和https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/oneccl.html），使机器学习框架能够利用XPU设备插件。

镜像版本

以下镜像包含https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/tools/oneapi/distribution-for-python.html#gs.9bos9m安装中的核心包或所有包的不同变体。

运行性能示例

要运行性能示例，请执行以下命令：

bash
git clone https://github.com/intel/ai-containers
cd ai-containers/python
docker run --rm -it \
    -v $PWD/tests:/tests \
    docker.xuanyuan.run/intel/python:latest \
    python /tests/perf_sample.py

与标准Python对比结果

在上述命令中，您将在底部看到类似以下结果：Time Consuming: 0.03897857666015625。可与python:3.11-slim-bullseye对比：

bash
# 使用上述命令的工作目录
docker run --rm -it \
    -v $PWD/tests:/tests \
    docker.xuanyuan.run/python:3.10-slim-bullseye \
    bash
pip install numpy
python /tests/perf_sample.py

使用XPU变体运行兼容性测试

使用以下命令检查系统上Intel dGPU设备的可用性以及Intel® OneAPI运行时库的存在：

bash
# 使用第一个命令的工作目录
docker run --rm -it \
    -v $PWD/tests:/tests \
    --device /dev/dri \
    docker.xuanyuan.run/intel/python:3.11-xpu-full \
    bash /tests/xpu_base_layers_test.sh

从源码构建（高级）

要从源码构建镜像，请克隆https://github.com/intel/ai-containers%E4%BB%93%E5%BA%93%EF%BC%8C%E6%8C%89%E7%85%A7%E4%B8%BB%60README.md%60%E6%96%87%E4%BB%B6%E8%AE%BE%E7%BD%AE%E7%8E%AF%E5%A2%83%EF%BC%8C%E7%84%B6%E5%90%8E%E8%BF%90%E8%A1%8C%E4%BB%A5%E4%B8%8B%E5%91%BD%E4%BB%A4%EF%BC%9A

bash
cd python
docker compose build idp
docker compose run idp

要构建镜像的XPU变体，请运行以下命令：

bash
cd python
docker compose build xpu
docker compose run xpu

以下是组中每个容器的服务列表：

许可证

查看[Intel® Distribution for Python]的https://github.com/intel/ai-containers/blob/main/LICENSE%E3%80%82

镜像用户有责任确保对以下镜像的任何使用均符合其中包含的所有软件的相关许可证要求。

* 其他名称和品牌可能是其各自所有者的财产。