Casdoor项目Docker镜像对ARM64架构的支持现状分析
2025-05-21 00:23:05作者:邬祺芯Juliet
背景介绍
Casdoor作为一个开源的身份和访问管理(IAM)系统,其Docker镜像的跨平台支持对于用户部署至关重要。近期社区注意到,从v1.428.0版本之后,官方Docker镜像停止了对ARM64架构的支持,这给使用苹果M系列芯片或ARM服务器的用户带来了不便。
技术细节
ARM64架构在现代计算环境中扮演着越来越重要的角色。苹果的M系列芯片、AWS的Graviton处理器以及各种边缘计算设备都基于这一架构。Docker镜像的多架构支持允许同一个镜像标签在不同CPU架构的设备上运行,这是通过Docker的manifest list特性实现的。
在Casdoor项目中,v1.428.0版本是最后一个同时支持amd64和arm64架构的Docker镜像版本。随后的版本中,由于某些原因,arm64架构的支持被暂时移除了。
解决方案
经过社区成员的积极贡献,从v1.621.0版本开始,Casdoor重新恢复了对ARM64架构的Docker镜像支持。这意味着:
- 使用苹果M1/M2芯片的开发者可以直接拉取最新镜像进行本地开发和测试
- 基于ARM架构的生产服务器可以原生运行Casdoor而不需要模拟x86环境
- 边缘计算场景下的部署变得更加便捷高效
最佳实践
对于需要使用ARM64架构的用户,建议采取以下措施:
- 升级到v1.621.0或更高版本
- 使用标准Docker命令拉取镜像时,Docker会自动选择匹配当前系统架构的镜像版本
- 在CI/CD管道中,可以显式指定平台参数确保构建一致性
未来展望
随着ARM生态系统的持续发展,跨架构支持将成为开源项目的标配功能。Casdoor恢复对ARM64的支持体现了项目团队对多样化部署场景的重视,也为项目在云原生和边缘计算领域的发展奠定了基础。
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
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
654
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878