这次复现一个视觉算法环境，第一步就卡在镜像：

```bash
docker compose pull
```

`ros-bag-runner` 和 `infer-worker` 还没起来，`metrics` 最后报了 `context deadline exceeded`。

我先没有看模型代码，而是把镜像来源拆开。

## 先列服务

```bash
docker compose config --services
```

这个环境大概有几类：

- ROS2 数据回放
- PyTorch 推理容器
- CUDA runtime
- Prometheus 指标
- K8s 基础组件

## 逐条拉镜像

我先按来源验证：

```bash
docker pull docker.1ms.run/osrf/ros:humble-desktop
docker pull docker.1ms.run/pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-runtime
docker pull nvcr.1ms.run/nvidia/cuda:12.4.1-runtime-ubuntu22.04
docker pull quay.1ms.run/prometheus/prometheus:v2.54.1
```

这里用到的是毫秒镜像的几个前缀。我的目的不是改算法，而是先确认容器环境能不能稳定复现。

## compose 里固定下来

```yaml
services:
  ros-bag-runner:
    image: docker.1ms.run/osrf/ros:humble-desktop

  infer-worker:
    image: docker.1ms.run/pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-runtime

  cuda-check:
    image: nvcr.1ms.run/nvidia/cuda:12.4.1-runtime-ubuntu22.04

  metrics:
    image: quay.1ms.run/prometheus/prometheus:v2.54.1
```

再跑：

```bash
docker compose pull
docker compose up -d
```

## K8s 节点也要测

如果后面放到 K8s，我会先在节点上做：

```bash
crictl pull k8s.1ms.run/pause:3.9
crictl pull nvcr.1ms.run/nvidia/cuda:12.4.1-runtime-ubuntu22.04
crictl pull quay.1ms.run/prometheus/prometheus:v2.54.1
```

这些过了，再看 GPU、模型文件和推理服务。

## 记录

视觉算法环境复现时，镜像问题很容易被误判成模型问题。

我的顺序现在是：先拉镜像，确认 CUDA 和基础服务能起来，再看数据路径、模型权重和推理接口。这样排查会清楚很多。

ros-bag-runner 和 infer-worker 还没起来，metrics 最后报了 context deadline exceeded。

复现视觉算法环境：CUDA 镜像拉取失败排查

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视觉算法环境复现常见镜像问题排查指南：从ROS2、PyTorch到CUDA和Prometheus镜像的逐层验证方法，确保容器环境稳定后再处理模型问题。分享Docker和K8s环境下的镜像拉取与验证技巧，提高算法部署效率。

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