docker.io/pytorch/pytorch

PyTorch是一个深度学习框架，旨在简化机器学习算法的实现和部署。该镜像提供了一个基于Python 3.x的环境，可以用于快速启动和测试PyTorch项目。

docker.io/pytorch/torchserve

Torcheserve是PyTorch推出的一个用于模型部署和服务的框架。它提供了一个易于使用的API，使得开发者能够轻松地将模型部署到各种环境中。 快速部署： Torcheserve使得开发者能够快速部署模型，并且可以在短时间内进行迭代和更新。 易于使用： Torcheserve提供了一个简单易用的API，使得开发者能够轻松地将模型部署到各种环境中。 支持多种模型： Torcheserve支持多种类型的模型，包括PyTorch、TensorFlow和Keras等。 Torcheserve是一个强大且易于使用的框架，使得开发者能够快速部署模型并将其推广到各种环境中。它是 PyTorch 生态系统中的一个重要组成部分，旨在使模型部署和服务更加高效和容易。

docker.io/pytorch/torchserve-kfs

这是一个预构建的Docker镜像，包含了PyTorch Serve和KFS (Key-Value File System) 。它提供了一个用于部署和服务PyTorch模型的完整环境，其中集成了KFS用于模型和元数据的持久化存储。

docker.io/pytorch/manylinux-builder

这是一个用于构建 PyTorch 的 Manylinux 兼容轮子的 Docker 镜像。它提供了一个预配置的环境，包含了编译 PyTorch 及其依赖项所需的所有工具和库，方便开发者构建可在多种 Linux 发行版上运行的 PyTorch 包。