在Jetson Orin Nano Super Kit上运行jetson-inference容器的解决方案

背景介绍

NVIDIA Jetson系列开发板因其强大的AI计算能力而广受欢迎，其中jetson-inference项目为开发者提供了丰富的深度学习推理工具和预训练模型。然而，随着JetPack 6.1(R36.4.2)版本的发布，部分用户在尝试运行jetson-inference的Docker容器时遇到了镜像缺失的问题。

问题现象

用户在全新的Jetson Orin Nano Super Kit上运行jetson-inference项目中的docker/run.sh脚本时，系统提示无法找到dustynv/jetson-inference:r36.4.2镜像。这是因为项目尚未针对最新的JetPack 6.1(R36.4.2)版本提供对应的Docker镜像。

解决方案

经过项目维护者的确认，目前可以使用以下命令作为临时解决方案：

docker/run.sh -c dustynv/jetson-inference:r36.3.0

这个命令指定使用JetPack 6.0(R36.3.0)版本的镜像，经多位用户验证，该方案在JetPack 6.1和6.2环境下均能正常工作。

技术细节

1. 版本兼容性：虽然JetPack 6.1引入了TensorRT 10等新特性，但jetson-inference项目尚未完全适配这些变更。使用较旧的r36.3.0镜像反而能保证功能完整性。

2. 容器运行原理：Docker容器提供了轻量级的虚拟化环境，允许开发者使用特定版本的软件栈而不影响主机系统。在这种情况下，即使主机系统是JetPack 6.1/6.2，使用r36.3.0容器也能正常运行。

3. 性能影响：使用旧版镜像不会显著影响推理性能，因为核心的CUDA和TensorRT库仍然会使用主机系统的最新版本。

未来展望

项目维护者正在开发新的Jetson AI Lab解决方案，预计将提供更好的JetPack 6.x支持。同时，Ultralytics等团队已经在JetPack 6环境下成功运行了YOLOv11等最新模型，展示了Jetson平台的持续进化能力。

使用建议

对于需要在JetPack 6.1/6.2上使用jetson-inference的开发者：

1. 优先采用上述r36.3.0镜像方案
2. 关注项目更新，等待官方对JetPack 6.x的完整支持
3. 对于特定模型需求，可考虑直接使用Ultralytics等框架的原生实现

通过这种临时解决方案，开发者可以充分利用Jetson Orin Nano Super Kit的强大性能，同时等待项目对最新JetPack版本的完整适配。