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# public-image-mirror
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源仓库 [Github](https://github.com/DaoCloud/public-image-mirror)
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Mirror 仓库 [Gitee](https://gitee.com/daocloud/public-image-mirror)
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- 白名单 & 限流 的公开信息 [#2328](https://github.com/DaoCloud/public-image-mirror/issues/2328)
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- 如有疑问请咨询 [#4183](https://github.com/DaoCloud/public-image-mirror/issues/4183)
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- 建议将拉取任务放在闲时 凌晨(北京时间 01-07 点), 其他时间段非常拥挤
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- 建议使用明确版本号的 tag, 对于 latest 这种变更后会需要重新同步
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## 背景 & 目标
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很多镜像都在国外。比如 gcr 。国内下载很慢，需要加速。
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* 一个简洁有效的方法能够加速这些包。简洁的名称映射
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* 易于添加，添加新的包，不需要去修改代码。
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* 稳定可靠，更新实时。每天检查同步情况。
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* 此项目仅是源镜像仓库 (Registry) 的 Mirror
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* 所有 hash(sha256) 均和源保持一致 (懒加载机制)。
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* 由于缓存的存在, 可能存在 1 小时的延迟。
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* 如超过 1 小时还未更新, 估计是国际带宽挂了。
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* 对于 镜像层(blob) 会缓存在第三方对象存储上
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* 当前暂未对内容做任何检测, 计划会添加检测。
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## 快速开始
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```
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docker run -d -P m.daocloud.io/docker.io/library/nginx
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```
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## 使用方法
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**增加前缀** (推荐方式)。比如：
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``` log
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docker.io/library/busybox
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V
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m.daocloud.io/docker.io/library/busybox
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```
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或者 支持的镜像仓库 的 *前缀替换* 就可以使用。比如：
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``` log
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docker.io/library/busybox
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V
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docker.m.daocloud.io/library/busybox
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```
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## 无缓存
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在拉取的时候如果我们没有缓存, 将会在 [同步队列](https://queue.m.daocloud.io/status/) 添加同步缓存的任务.
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## 支持前缀替换的 Registry (不推荐)
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推荐使用添加前缀的方式.
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前缀替换的 Registry 的规则, 这是人工配置的, 有需求提 Issue.
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| 源站 | 替换为 | 备注 |
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| ------------------ | --------------------- | ---------------------------------------------- |
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| docker.elastic.co | elastic.m.daocloud.io | |
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| docker.io | docker.m.daocloud.io | |
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| gcr.io | gcr.m.daocloud.io | |
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| ghcr.io | ghcr.m.daocloud.io | |
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| k8s.gcr.io | k8s-gcr.m.daocloud.io | k8s.gcr.io 已被迁移到 registry.k8s.io |
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| registry.k8s.io | k8s.m.daocloud.io | |
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| mcr.microsoft.com | mcr.m.daocloud.io | |
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| nvcr.io | nvcr.m.daocloud.io | |
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| quay.io | quay.m.daocloud.io | |
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| registry.ollama.ai | ollama.m.daocloud.io | 实验内测中，[使用方法](#加速-ollama--deepseek) |
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## 最佳实践
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### 加速 Kubneretes
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#### 加速安装 kubeadm
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``` bash
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kubeadm config images pull --image-repository k8s-gcr.m.daocloud.io
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```
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#### 加速安装 kind
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``` bash
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kind create cluster --name kind --image m.daocloud.io/docker.io/kindest/node:v1.22.1
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```
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#### 加速 Containerd
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* 参考 Containerd 官方文档: [hosts.md](https://github.com/containerd/containerd/blob/main/docs/hosts.md#registry-host-namespace)
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* 如果您使用 kubespray 安装 containerd, 可以配置 [`containerd_registries_mirrors`](https://github.com/kubernetes-sigs/kubespray/blob/master/docs/CRI/containerd.md#containerd-config)
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### 加速 Docker
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添加到 `/etc/docker/daemon.json`
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``` json
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{
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"registry-mirrors": [
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"https://docker.m.daocloud.io"
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]
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}
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```
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### 加速 Ollama & DeepSeek
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#### 加速安装 Ollama
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CPU:
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```bash
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docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama docker.m.daocloud.io/ollama/ollama
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```
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GPU 版本:
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1. 首先安装 Nvidia Container Toolkit
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2. 运行以下命令启动 Ollama 容器：
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```bash
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docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama docker.m.daocloud.io/ollama/ollama
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```
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更多信息请参考：
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* [Ollama Docker 官方文档](https://ollama.com/blog/ollama-is-now-available-as-an-official-docker-image)
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#### 加速使用 Deepseek-R1 模型（实验内测中）
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如上述步骤，在启动了ollama容器的前提下，还可以通过加速源，加速启动DeepSeek相关的模型服务
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注：目前 Ollama 官方源的下载速度已经很快，您也可以直接使用[官方源](https://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b)。
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```bash
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# 使用加速源
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docker exec -it ollama ollama run ollama.m.daocloud.io/library/deepseek-r1:1.5b
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# 或直接使用官方源下载模型
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# docker exec -it ollama ollama run deepseek-r1:1.5b
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```
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## [友情链接]加速三剑客
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* 镜像加速：https://github.com/DaoCloud/public-image-mirror
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* 二进制文件加速：https://github.com/DaoCloud/public-binary-files-mirror
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* Helm 加速：https://github.com/DaoCloud/public-helm-charts-mirror
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## 贡献者
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<a href="https://github.com/DaoCloud/public-image-mirror/graphs/contributors">
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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=DaoCloud/public-image-mirror" />
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</a>
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Made with [contrib.rocks](https://contrib.rocks).
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