docker pull vllm/vllm-openai:latest镜像下载
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
vllm-openai部署指南[源码]
本文详细介绍了vllm-openai的Docker部署方法,包括其核心功能、部署前的准备工作、三种部署方案(快速部署、挂载目录部署、Docker Compose部署)以及常见问题的解决方案。vllm-openai是基于vllm推理框架封装的Docker镜像,内置OpenAI API兼容层,支持动态批处理、PagedAttention内存优化、张量并行等功能,适用于大语言模型的高效推理和生态兼容。部署过程涵盖了环境搭建、镜像拉取、服务启动和验证等步骤,并针对不同场景提供了详细的配置建议和优化技巧。
基于Docker容器化技术与vLLM高性能推理引擎部署DeepSeek系列大语言模型的完整解决方案_该项目详细介绍了如何使用官方vLLM-OpenAI镜像及Docker-Compo.zip
基于Docker容器化技术与vLLM高性能推理引擎部署DeepSeek系列大语言模型的完整解决方案_该项目详细介绍了如何使用官方vLLM-OpenAI镜像及Docker-Compo.zip
Docker+VLLM部署指南[项目源码]
本文详细介绍了如何使用Docker和VLLM从零开始快速部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型。首先,确认环境要求包括Linux操作系统、Nvidia显卡驱动及CUDA版本≥12.4、Docker和nvidia-docker。接着,拉取VLLM镜像并下载模型,提供了从Hugging Face或ModelScope下载的选项。文章重点解析了docker-compose.yaml文件的配置,包括服务名称、自动重启策略、镜像信息、IPC共享、卷挂载、启动命令、端口映射和GPU资源分配。最后,展示了如何启动服务并使用OpenAI SDK进行调用。本文适合后端开发和运维人员,旨在提供高并发、高吞吐的部署方案。
VLLM镜像部署报错解决[项目源码]
文章描述了在使用VLLM镜像部署本地大模型时遇到的OSError问题,具体表现为路径或模型ID不正确。用户尝试通过Docker命令运行vllm/vllm-openai:v0.6.0镜像,但报错提示需要提供本地文件夹路径或Hub上的模型repo_id。值得注意的是,相同的命令在直接使用vllm的Python环境运行时却能够正常工作。文章可能旨在寻求解决方案或分享类似问题的排查经验。
Docker+vLLM部署Qwen3教程[项目代码]
本文详细介绍了如何使用Docker和vLLM在内网离线部署Qwen3-32B大模型。首先,文章强调了Docker部署的优势,包括环境隔离、跨平台迁移、轻松扩展和统一管理。接着,提供了环境准备的详细步骤,包括Nvidia显卡驱动、CUDA、nvidia-container和Docker的安装。然后,详细说明了vllm内网离线部署Qwen3-32B的具体步骤,包括拉取vllm/vllm-openai镜像、下载Qwen/Qwen3-32B模型文件以及运行docker命令启动模型。此外,文章还解释了docker run命令中的各个参数及其作用,并提供了API调用示例。最后,文章探讨了大模型作为新时代风口的重要性,并提供了大模型学习路线和资源包,帮助读者从入门到进阶掌握大模型技术。
Docker&vLLM官方镜像部署DeepSeek模型,在生产环境中提供类OpenAI接口服务。.zip
Docker&vLLM官方镜像部署DeepSeek模型,在生产环境中提供类OpenAI接口服务。.zip
Windows下vllm安装指南[项目源码]
本文详细介绍了在Windows系统下安装vllm的完整解决方案。首先需要下载并安装Docker Desktop,并确保WSL2已正确安装和更新。接着,通过Docker拉取适配vllm的pytorch镜像并建立容器。在容器内部安装vllm和jupyter后,即可通过jupyter notebook进行使用。文章提供了从环境准备到最终使用的每一步具体操作命令和注意事项,帮助用户顺利完成vllm在Windows系统下的安装和配置。
零基础实战:用 Docker 和 vLLM 本地部署 BGE-M3 文本嵌入模型.pdf
大模型部署指南,全手k实战过程,理论与动手结合。
【人工智能平台】基于Dify的私有化部署与多模型集成:OpenAI、Ollama、VLLM一站式AI应用架构设计
内容概要:本文详细介绍了如何在私有环境中部署Dify平台,并实现OpenAI、Ollama和VLLM等多种AI模型的一站式接入。内容涵盖部署架构设计、系统环境准备、Docker方式部署Dify、环境变量配置、服务启动与验证,以及通过Web界面和API方式接入不同模型的具体步骤。同时提供了模型测试、多模型路由策略、系统监控、日志审计、性能优化和全面测试等完整运维方案,帮助用户构建自主可控的企业级AI应用平台。; 适合人群:具备一定Linux和Docker操作基础,熟悉Python和API调用,从事AI平台搭建或MLOps相关工作的开发人员、系统架构师和技术运维人员;适合企业内部AI中台建设团队。; 使用场景及目标:①实现Dify平台在私有化环境中的安全部署;②集成OpenAI商业模型与Ollama、VLLM等本地大模型,构建统一模型管理平台;③通过路由策略实现多模型负载均衡与智能调度;④完成系统级监控、日志审计与性能调优,保障生产环境稳定性; 阅读建议:建议按照文档顺序逐步操作,重点关注环境配置、模型接入代码示例与性能优化脚本,结合实际硬件条件调整资源配置。部署过程中应配合日志监控与测试脚本验证各组件连通性,确保平台稳定运行。
vLLM多机多卡部署[项目源码]
本文详细介绍了如何在两台服务器上使用Docker容器部署vLLM多机多卡大模型。首先确保已安装并配置NVIDIA Docker,然后下载vllm-openai镜像。通过run_cluster.sh脚本分别在master和worker服务器上启动容器,配置必要的环境变量和网络参数。进入容器内部加载模型时,需指定tensor-parallel-size和pipeline-parallel-size参数。最后通过ray status命令查看集群状态,确保两个节点正常运行。整个过程涵盖了从环境准备到模型加载的完整步骤。
docker.1ms.run-vllm-vllm-openai-v0.23.0.tar.7z.007
docker.1ms.run-vllm-vllm-openai-v0.23.0.tar.7z.007
零基础实战:用 Docker 和 vLLM 本地部署 bge-reranker-v2-m3 重排序模型.pdf
大模型部署指南,全手k实战过程,理论与动手结合。
vllm-openai-vllm-x86-64-cu13-0.25.1-7a33ba9-docker-archive.tar.7z.001
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vLLM本地离线测试[源码]
本文档详细记录了在离线环境的NVIDIA H200 Tensor Core GPU服务器上,使用vLLM框架部署大规模语言模型DeepSeek-R1-0528(671B满血版)并通过官方benchmarks测试工具进行基准测试的完整流程。硬件环境包括DELL XE9680服务器、8张Nvidia H200显卡(140G显存)、1.96TB内存和Ubuntu22.04.5 LTS操作系统。软件环境涉及nvidia-driver-570、docker、vllm/vllm-openai等工具的安装与配置。部署过程包括Docker镜像拉取、容器启动、Conda环境安装及vLLM项目下载与运行。测试命令详细列出了各项参数,如随机输入输出长度、请求数量、请求速率等,以模拟真实场景并压满硬件性能。
大模型服务部署实战:FastAPI、vLLM、TensorRT-LLM搭建高可用服务.md
基础原理、核心架构、数据预处理、分布式训练、微调/量化/压缩技术,到RAG、Agent应用开发、多模态实现、高可用服务部署、安全合规、垂直领域定制、成本优化、MLOps全生命周期管理等全链路内容,面向算法、开发工程师,助力体系化掌握大模型从研发到落地的全流程能力。
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