🐳 Docker Registry Mirrors

多平台容器镜像代理服务 - 支持 Docker Hub, GitHub, Google, k8s, Quay, Microsoft 等镜像仓库

🤖 AI 开发者友好 - 快速拉取 AI/ML 相关容器镜像（PyTorch, TensorFlow, CUDA 等）

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🎬 视频教程已上线！

📺 第一集: 5 分钟解决 Docker 镜像拉取问题 - 完整教程 (即将发布)

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🎯 为什么需要这个项目？

在中国大陆访问 Docker Hub、Google Container Registry 等海外镜像源经常遇到：

• ❌ 连接超时
• ❌ 下载速度极慢
• ❌ 镜像拉取失败

本项目提供公益镜像代理服务，让你可以：

• ✅ 快速拉取 AI/ML 开发所需的容器镜像
• ✅ 一键配置 Docker daemon
• ✅ 支持多个主流镜像仓库

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🤖 AI/ML 开发者快速使用

拉取 AI 开发常用镜像

# PyTorch (GPU)
docker pull kubesre.xyz/pytorch/pytorch:2.1.0-cuda11.8-cudnn8-runtime

# TensorFlow (GPU)
docker pull kubesre.xyz/tensorflow/tensorflow:2.14.0-gpu

# Jupyter AI Stack
docker pull kubesre.xyz/jupyter/datascience-notebook:latest

# NVIDIA CUDA
docker pull kubesre.xyz/nvidia/cuda:12.2.0-runtime-ubuntu22.04

# HuggingFace Transformers
docker pull kubesre.xyz/huggingface/transformers-pytorch-gpu:latest

💡 提示: 只需在原镜像前加 kubesre.xyz/ 前缀即可！

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🚀 快速开始

方法一：前缀替换（推荐）

在原镜像地址前添加 kubesre.xyz/：

# 原始命令
docker pull nginx:latest

# 使用镜像加速
docker pull kubesre.xyz/docker.io/library/nginx:latest

方法二：配置 Docker Daemon（永久生效）

编辑 /etc/docker/daemon.json：

{
  "registry-mirrors": [
    "https://kubesre.xyz"
  ]
}

重启 Docker：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker

方法三：支持的镜像仓库前缀替换

源站	替换为	示例
docker.io	dhub.kubesre.xyz	dhub.kubesre.xyz/nginx:latest
gcr.io	gcr.kubesre.xyz	gcr.kubesre.xyz/google-containers/busybox:latest
ghcr.io	ghcr.kubesre.xyz	ghcr.kubesre.xyz/owner/repo:latest
k8s.gcr.io	k8s-gcr.kubesre.xyz	k8s-gcr.kubesre.xyz/coredns/coredns:latest
registry.k8s.io	k8s.kubesre.xyz	k8s.kubesre.xyz/pause:3.9
quay.io	quay.kubesre.xyz	quay.kubesre.xyz/coreos/etcd:latest
mcr.microsoft.com	mcr.kubesre.xyz	mcr.kubesre.xyz/dotnet/runtime:8.0
nvcr.io	nvcr.kubesre.xyz	nvcr.kubesre.xyz/nvidia/cuda:12.2.0

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📚 完整文档

• 🏗️ 搭建自己的镜像加速仓库
• 📋 支持的镜像仓库列表
• ❓ 常见问题解答
• 🤝 如何贡献

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❓ 常见问题

Q1: 镜像加速服务稳定吗？

A: 我们提供公益免费的镜像代理服务，但由于带宽有限，建议：

• 用于开发测试 ✅
• 生产环境请自建镜像仓库

Q2: 如何拉取 AI/ML 相关镜像？

A: 几乎所有主流 AI/ML 镜像都支持：

# PyTorch 系列
docker pull kubesre.xyz/pytorch/pytorch:latest
docker pull kubesre.xyz/pytorch/pytorch:2.1.0-cuda11.8-cudnn8-runtime

# TensorFlow 系列
docker pull kubesre.xyz/tensorflow/tensorflow:latest-gpu

# Jupyter 系列
docker pull kubesre.xyz/jupyter/pytorch-notebook:latest

# NVIDIA CUDA 系列
docker pull kubesre.xyz/nvidia/cuda:12.2.0-base-ubuntu22.04

Q3: 服务不可用了怎么办？

A: 如果镜像加速地址失效：

1. 检查 GitHub Issues 获取最新状态
2. 参考 DaoCloud public-image-mirror 项目
3. 自建镜像仓库（推荐生产环境使用）

Q4: 可以请求添加新的镜像吗？

A: 可以！请 创建 Issue 并标注 sync-image。

Q5: 服务有限制吗？

A: 为了保证服务质量：

• 当前 IP 限流 20 请求/分钟
• 仅同步 AMD64 架构镜像
• 如需无限制，请自建

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🎬 视频教程

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🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

# 1. Fork 本仓库
# 2. 创建你的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
# 3. 提交你的改动 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
# 4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
# 5. 开启一个 Pull Request

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📊 项目统计

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📄 许可证

本项目采用 MIT License 开源协议。

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