Pydio Cells项目正式支持ARM64架构Docker镜像
2025-07-06 22:04:21作者:董斯意
Pydio Cells作为一款优秀的企业级文件共享和协作平台,近期在其Docker镜像支持方面取得了重要进展。项目团队宣布从4.4.14版本开始,正式为v4稳定分支提供多平台Docker镜像支持,其中包括对ARM64架构的原生支持。
这一更新意味着使用基于ARM64处理器的设备(如树莓派4、苹果M系列芯片Mac、AWS Graviton实例等)的用户现在可以直接运行官方提供的Pydio Cells镜像,而不再需要寻找第三方替代方案或自行编译。在此之前,社区用户只能通过Linuxserver提供的非官方镜像在ARM设备上运行Pydio Cells。
多平台镜像的支持是通过Docker的构建x功能实现的,它允许同一个镜像标签同时包含针对不同CPU架构的构建版本。当用户拉取镜像时,Docker会自动选择与当前系统架构匹配的版本。这种机制既保持了用户体验的一致性,又解决了跨平台兼容性问题。
对于开发者和管理员而言,这一改进带来了几个显著优势:
- 简化部署流程:不再需要为不同架构维护单独的部署方案
- 性能提升:原生ARM64镜像相比通过模拟器运行的x86镜像有更好的性能表现
- 资源利用率提高:ARM架构通常具有更好的能效比,适合边缘计算场景
- 官方支持保障:可以获得来自Pydio团队的直接技术支持和新功能更新
目前,这一功能已经在unstable标签的镜像中提供测试,并在4.4.14及更高版本的稳定分支中正式发布。用户只需像往常一样拉取镜像,Docker会自动处理架构适配问题。
对于考虑在ARM服务器或边缘设备上部署文件共享服务的企业和个人用户,Pydio Cells现在提供了一个更加完整和可靠的解决方案。随着ARM架构在服务器和边缘计算领域的普及,这一支持将帮助Pydio Cells更好地满足多样化的部署需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217