https://github.com/daocloud/public-image-mirror
很多镜像都在国外。比如 gcr 。国内下载很慢，需要加速。致力于提供连接全世界的稳定可靠安全的容器镜像服务。
https://github.com/daocloud/public-image-mirror
mirror speedup
Last synced: 30 days ago
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很多镜像都在国外。比如 gcr 。国内下载很慢，需要加速。致力于提供连接全世界的稳定可靠安全的容器镜像服务。
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/daocloud/public-image-mirror
- Owner: DaoCloud
- License: apache-2.0
- Created: 2021-09-09T02:53:40.000Z (almost 4 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-05-08T02:05:13.000Z (about 1 month ago)
- Last Synced: 2025-05-09T00:57:26.902Z (about 1 month ago)
- Topics: mirror, speedup
- Language: Shell
- Homepage:
- Size: 999 KB
- Stars: 9,922
- Watchers: 61
- Forks: 1,173
- Open Issues: 11
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# public-image-mirror
源仓库 [Github](https://github.com/DaoCloud/public-image-mirror)
Mirror 仓库 [Gitee](https://gitee.com/daocloud/public-image-mirror)
- 白名单 & 限流 的公开信息 [#2328](https://github.com/DaoCloud/public-image-mirror/issues/2328)
- 如有疑问请咨询 [#4183](https://github.com/DaoCloud/public-image-mirror/issues/4183)
- 建议将拉取任务放在闲时 凌晨(北京时间 01-07 点), 其他时间段非常拥挤
- 建议使用明确版本号的 tag, 对于 latest 这种变更后会需要重新同步
- 本服务后端 [OpenCIDN](https://github.com/OpenCIDN)
## 背景 & 目标
很多镜像都在国外。比如 gcr 。国内下载很慢，需要加速。
* 一个简洁有效的方法能够加速这些包。简洁的名称映射
* 易于添加，添加新的包，不需要去修改代码。
* 稳定可靠，更新实时。每天检查同步情况。
* 此项目仅是源镜像仓库 (Registry) 的 Mirror
* 所有 hash(sha256) 均和源保持一致 (懒加载机制)。
* 由于缓存的存在, 可能存在 1 小时的延迟。
* 如超过 1 小时还未更新, 估计是国际带宽挂了。
* 对于 镜像层(blob) 会缓存在第三方对象存储上
* 当前暂未对内容做任何检测, 计划会添加检测。
## 快速开始
```
docker run -d -P m.daocloud.io/docker.io/library/nginx
```
## 使用方法
**增加前缀** (推荐方式)。比如：
``` log
docker.io/library/busybox
|
V
m.daocloud.io/docker.io/library/busybox
```
或者 支持的镜像仓库 的 *前缀替换* 就可以使用。比如：
``` log
docker.io/library/busybox
|
V
docker.m.daocloud.io/library/busybox
```
## 无缓存
在拉取的时候如果我们没有缓存, 将会在 [同步队列](https://queue.m.daocloud.io/status/) 添加同步缓存的任务.
## 支持前缀替换的 Registry (不推荐)
推荐使用添加前缀的方式.
前缀替换的 Registry 的规则, 这是人工配置的, 有需求提 Issue.
| 源站 | 替换为 | 备注 |
| ------------------ | --------------------- | ---------------------------------------------- |
| docker.elastic.co | elastic.m.daocloud.io | |
| docker.io | docker.m.daocloud.io | |
| gcr.io | gcr.m.daocloud.io | |
| ghcr.io | ghcr.m.daocloud.io | |
| k8s.gcr.io | k8s-gcr.m.daocloud.io | k8s.gcr.io 已被迁移到 registry.k8s.io |
| registry.k8s.io | k8s.m.daocloud.io | |
| mcr.microsoft.com | mcr.m.daocloud.io | |
| nvcr.io | nvcr.m.daocloud.io | |
| quay.io | quay.m.daocloud.io | |
| registry.ollama.ai | ollama.m.daocloud.io | 实验内测中，[使用方法](#加速-ollama--deepseek) |
## 最佳实践
### 加速 Kubneretes
#### 加速安装 kubeadm
``` bash
kubeadm config images pull --image-repository k8s-gcr.m.daocloud.io
```
#### 加速安装 kind
``` bash
kind create cluster --name kind --image m.daocloud.io/docker.io/kindest/node:v1.22.1
```
#### 加速 Containerd
* 参考 Containerd 官方文档: [hosts.md](https://github.com/containerd/containerd/blob/main/docs/hosts.md#registry-host-namespace)
* 如果您使用 kubespray 安装 containerd, 可以配置 [`containerd_registries_mirrors`](https://github.com/kubernetes-sigs/kubespray/blob/master/docs/CRI/containerd.md#containerd-config)
### 加速 Docker
添加到 `/etc/docker/daemon.json`
``` json
{
"registry-mirrors": [
"https://docker.m.daocloud.io"
]
}
```
### 加速 Ollama & DeepSeek
#### 加速安装 Ollama
CPU:
```bash
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama docker.m.daocloud.io/ollama/ollama
```
GPU 版本:
1. 首先安装 Nvidia Container Toolkit
2. 运行以下命令启动 Ollama 容器：
```bash
docker run -d --gpus=all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama docker.m.daocloud.io/ollama/ollama
```
更多信息请参考：
* [Ollama Docker 官方文档](https://ollama.com/blog/ollama-is-now-available-as-an-official-docker-image)
#### 加速使用 Deepseek-R1 模型（实验内测中）
如上述步骤，在启动了ollama容器的前提下，还可以通过加速源，加速启动DeepSeek相关的模型服务
注：目前 Ollama 官方源的下载速度已经很快，您也可以直接使用[官方源](https://ollama.com/library/deepseek-r1:1.5b)。
```bash
# 使用加速源
docker exec -it ollama ollama run ollama.m.daocloud.io/library/deepseek-r1:1.5b
# 或直接使用官方源下载模型
# docker exec -it ollama ollama run deepseek-r1:1.5b
```
## [友情链接]加速三剑客
* 镜像加速：https://github.com/DaoCloud/public-image-mirror
* 二进制文件加速：https://github.com/DaoCloud/public-binary-files-mirror
* Helm 加速：https://github.com/DaoCloud/public-helm-charts-mirror
## 贡献者
Made with [contrib.rocks](https://contrib.rocks).