推荐使用:PowerShell for Docker 模块
重要提示:请注意,由于使用率较低,此模块不再积极维护。建议使用 Docker 命令行界面(
docker.exe)或直接尝试 Docker.DotNet。
1、项目介绍
PowerShell for Docker 是一个用于 Docker 引擎的 PowerShell 模块,它提供了与 Docker CLI 相似的功能,同时也可以单独使用。该模块支持在 Windows、Windows Server 和 Nano Server 上运行,并且兼容 PowerShell 5 或者 PowerShell 6 预览版。无论你的 Docker 守护进程是在本地还是远程机器上运行,都可以无缝对接。
虽然目前处于 Alpha 测试阶段,但这是一个充满潜力的工具,为习惯于使用 PowerShell 的开发者提供了一种新的交互方式。
2、项目技术分析
这个模块依赖于 PowerShell 5 或 PowerShell 6,以及任何支持 Docker API 版本 1.24 的守护进程。它与 Docker 客户端无关联,而是通过 Docker.DotNet 库直接与 Docker 服务器通信。这意味着你可以在不安装 Docker 客户端的情况下使用此模块。
开发版本可以通过 AppVeyor 的 NuGet 存储库获取并安装,以便始终保持最新状态。对于 Linux 和 Mac 用户,随着 PowerShell v6.0.0-alpha.10 及以上版本的发布,安装和更新开发版本变得更加简便。
3、项目及技术应用场景
- 在 Windows 管理环境中,你可以在 PowerShell 中直接进行容器管理,如创建、启动、停止、查看容器等操作。
- 远程管理 Docker 服务器,无需离开 PowerShell 环境。
- 自动化脚本编写,利用 PowerShell 的强大语法和功能来自动化 Docker 部署流程。
- 教育和学习,通过更熟悉的 PowerShell 语法了解 Docker 的基本操作。
4、项目特点
- 支持跨平台:Windows、Linux 和 macOS。
- 无需安装 Docker 客户端即可使用。
- 使用 PowerShell 语法,便于与现有脚本集成。
- 兼容最新的 Docker API 版本,保持与 Docker 发展同步。
- 提供详细的帮助文档,易于学习和使用。
尽管 PowerShell for Docker 已不再活跃维护,但它仍是一个有价值的工具,特别是对于那些熟悉 PowerShell 并希望以更一致的方式管理 Docker 的开发者来说。如果你正寻找一种替代方案或者对 PowerShell 脚本编写有特殊需求,那么不妨试一试这个项目。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00