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AMD AMD Radeon Cloud 文档

选择镜像

镜像决定实例里有哪些软件：ROCm、Python、PyTorch 以及相关工具。在启动表单的 镜像 里选择。

从 AMD OneClick Base 开始

Section titled “从 AMD OneClick Base 开始”

AMD OneClick Base 是默认镜像，表单里的说明是 Default ROCm Jupyter/OpenCode image。它由平台维护，适合日常开发。没有特别理由的话，就用它。

2026 年 10 月时它包含：

组件版本
操作系统Ubuntu 24.04
Python3.12，位于 /opt/venv 虚拟环境中
PyTorch2.9.1，基于 ROCm 7.2 构建
JupyterLab4.5
其他工具OpenCode、rocm-smi

镜像会不定期更新，请以你实例里的实际版本为准（查看方法见下文）。

怎么看镜像列表

Section titled “怎么看镜像列表”

镜像 是一个可搜索的下拉框，输入名称的一部分即可筛选。选中的镜像如果有说明，会显示在下拉框下方。

列表内容因账号而异，其中也有专为某门课程、某场工作坊或某个演示准备的镜像。一般按下表选择：

你想做什么选哪个
日常开发、探索，或运行大多数 PyTorch 代码AMD OneClick Base
使用原版 ROCm PyTorch 环境rocm-pytorch
跟着课程、工作坊或教程操作教程里指定的镜像
用 部署类型：模型 API 部署模型不用在这里选，那个表单会自带运行环境，见部署模型服务。

没有说明的镜像，除非教程要求，否则不要选。

镜像列表说明

Section titled “镜像列表说明”

下表列出 2026 年 10 月中国站的镜像，名称和 镜像 下拉框里显示的一致。你看到的列表可能不同，镜像也会陆续增减。

跟着课程或工作坊操作时，建议直接在模板库里启动对应的 Notebook，不用自己选镜像，启动时会自动使用正确的镜像。

通用镜像

Section titled “通用镜像”
镜像包含什么适合做什么
AMD OneClick BaseROCm 7.2、Python 3.12、PyTorch、JupyterLab 和 OpenCode，由平台维护，见上文。大多数工作，默认镜像。
rocm-pytorchAMD 官方的 rocm/pytorch 镜像：ROCm 7.2.4、Ubuntu 24.04、Python 3.12、PyTorch 2.10.0。需要原版 ROCm PyTorch 环境，或者比 AMD OneClick Base 更新的 PyTorch。
rocm10-pytorch基于 ROCm 10 的官方 rocm/pytorch 镜像。试用 ROCm 10。Hello GPU 这个 Notebook 用的就是它。

模型服务

Section titled “模型服务”
镜像包含什么适合做什么
Qwen3.8-27B配置好用于部署 Qwen3.8-27B 的 vLLM，需要 2 卡规格。在 Notebook 里自己运行 Qwen3.8-27B。如果只需要一个可调用的接口、不想自己配置 vLLM，请改用部署模型服务。

课程、工作坊和活动

Section titled “课程、工作坊和活动”

这些镜像是为某门课程或某个活动准备的，只在相应教程要求时才选。

镜像用途
AMD-Stable-GH-ProxyAMD OneClick Base 的变体，带有访问 GitHub 的代理。Hello ROCm 和 AgenticAI推理自优化 这两个 Notebook 使用它。
Unsloth StudioUnsloth 微调环境。Modern LLM Notebook 使用它。
Muse Glimmer Llamacpp为某个活动准备的 llama.cpp 环境。
OceanbaseOceanBase 数据库大赛用的 SeekDB 和 hipVS 演示环境，1.0.0 版，已被 seekdb-hipvs-nb-demo_v1.4.0 取代。
seekdb-hipvs-nb-demo_v1.4.0OceanBase 数据库大赛用的 SeekDB 和 hipVS 演示环境，1.4.0 版。seekdb-hipvs 这个 Notebook 使用它。
Ultralytics WorkshopUltralytics 和 OpenCV 工作坊（2026 年 8 月）。
Ultralytics YOLO26Ultralytics YOLO26 的 Notebook。
ultralytics-yolo26-workshop-20260911-unifiedUltralytics Workshop2 这个 Notebook 使用它。
ultralytics_workshop_1Ultralytics Workshop 1 这个 Notebook 使用它。
robotwin具身智能用的 RoboTwin 仿真和 LingBot-VLA。
FPGA-CHINAFPGA China 活动用的 FPGA RTL 和 HLS 工具，基于 ROCm 10。
ai-academy_in_radeon-cloud:vllm-openai-rocm-v0.26.0AI Academy 的大部分课程：GPU Profiling with rocprof、GPU Debugging with ROCgdb、HIP Programming Basics、HIP Kernel Programming、CUDA-to-HIP Conversion、Triton Kernel Development、Diffusion Models - Image Generation、Agents 101 和 HF on AMD。
ai-academy_in_radeon-cloud:vllm-openai-rocm-v0.16.0AI Academy：LLM Serving Inference with vLLM、AI on AMD。
ai-academy_in_radeon-cloud:vllm-openai-rocm-v0.16.0-curl在 v0.16.0 镜像基础上加了 curl，用于 vLLM 服务课程里的 API 练习。
ai-academy_in_radeon-cloud:vllm-dev-open-mi300-08052025AI Academy vLLM 服务课程的另一套环境，用一块 48 GB GPU。
ai-academy_in_radeon-cloud:vllm-openai-rocm-v0.26.0-benchmarkAI Academy：GPU Optimization for LLM Inference 的 Lab 1。
ai-academy_in_radeon-cloud:llms-benchmark-v1AI Academy：GPU Optimization for LLM Inference 的 Lab 2。
ai-academy_in_radeon-cloud:vllm-openai-rocm-v0.26.0-webAI Academy：Diffusion Models - Video Generation。
ai-academy_in_radeon-cloud:gspo-lab-v1.0.0AI Academy：Reinforcement Learning with LLMs。
ai-academy_in_radeon-cloud:agentic-ai-adk-tutorial-20260317AI Academy：Agents 201。
ai-academy_in_radeon-cloud:unsloth-rocm-20261013AI Academy：Finetuning Your Own R1 Reasoning Model on Unsloth。

确认镜像里装了什么

Section titled “确认镜像里装了什么”

镜像会更新，版本也会随之变化，所以请在实例里确认，不要只看名称。在 JupyterLab 终端里运行：

Terminal window
rocm-smi
python --version
python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.version.hip, torch.cuda.is_available())"
pip list

torch.version.hip 显示 PyTorch 对应的 ROCm 版本；torch.cuda.is_available() 返回 True 说明 PyTorch 可以使用 GPU。

自定义镜像

Section titled “自定义镜像”

在经典版 Custom Images 页面构建的自定义镜像，构建完成后会出现在列表里，名称后面带 (custom)。