SWEBENCH-VERIFIED Docker 容器化部署指南

概述

SWEBENCH-VERIFIED（镜像名称：slimshetty/swebench-verified）是由R2E-Gym项目核心贡献者发布的容器化应用，专为SWE-Bench Verified基准提供预配置的运行环境。该镜像封装了基准数据集、测试工具与适配的运行时环境，旨在简化AI编程助手性能验证、基准工具开发与实验复现流程，避免手动搭建依赖的复杂性，确保实验结果的一致性与可复现性。

其核心特性包括：

完整基准环境：集成SWE-Bench Verified权威编程任务基准，支持数据集加载与测试执行
开箱即用配置：预装Python环境、测试框架及依赖库，无需手动配置
项目适配优化：针对R2E-Gym等项目优化，支持复现"34.4% Pass@1"、"64.4% Pass@Any"等性能指标
实验一致性保障：标准化运行环境，降低因环境差异导致的实验偏差

⚠️ 环境定位说明：本文档的部署方案主要面向实验/基准复现场景，所有docker run示例均为单机实验范式；若用于企业生产环境，需额外补充安全加固、高可用、可观测性等生产级配置（如Kubernetes编排、权限最小化、审计日志等）。

环境准备

Docker环境安装

bash
bash <(wget -qO- https://xuanyuan.cloud/docker.sh)

安装完成后，通过docker --version命令验证安装是否成功。

镜像准备

拉取SWEBENCH-VERIFIED镜像

⚠️ 架构支持说明：当前 SWEBENCH-VERIFIED 镜像仅支持 x86_64 架构，ARM 架构（如 Apple Silicon / 鲲鹏 / 树莓派）需自行基于源码构建适配版本。 ⚠️ 镜像用户说明：当前 slimshetty/swebench-verified 镜像默认仅提供 root 用户，若使用 --user 1000:1000，请确保挂载目录权限正确，或自行基于该镜像构建派生镜像添加非 root 用户。

使用以下命令通过轩辕镜像访问支持域名拉取推荐版本的SWEBENCH-VERIFIED镜像：

bash
docker pull xxx.xuanyuan.run/slimshetty/swebench-verified:sweb.eval.x86_64.sympy__sympy-24562

如需其他版本，可查看SWEBENCH-VERIFIED镜像标签列表获取完整标签信息。

⚠️ 镜像可信度说明：该镜像为第三方贡献者发布（R2E-Gym项目核心贡献者），未经过企业级安全审计，建议仅用于实验环境；生产环境需自行镜像扫描（如Trivy）、漏洞检测并构建可信镜像。

最小可运行验证（Quick Start）

首次使用可通过以下命令快速验证镜像可用性（仅验证基础运行环境，不启动完整服务）：

bash
# 最小可运行验证（仅验证环境）
docker run --rm xxx.xuanyuan.run/slimshetty/swebench-verified:sweb.eval.x86_64.sympy__sympy-24562 python -V

结论说明：若该命令可正常输出 Python 版本号（如Python 3.10.x），说明镜像架构与宿主机匹配、镜像未损坏、基础 runtime 可正常启动，镜像核心运行环境无异常。

容器部署

环境边界说明

本文所有docker run示例均为单机实验/基准复现设计，不等价于企业生产部署范式（生产环境建议使用docker-compose/Kubernetes编排，补充高可用、权限最小化、可观测性配置）。

基础部署模式

使用以下命令启动基础模式容器，适用于常规基准测试场景；默认镜像以root运行，实验环境建议指定非root用户（如UID/GID 1000:1000）降低风险：

bash
docker run -d \
  --name swebench-verified \
  --user 1000:1000 \
  -p 127.0.0.1:8888:8888 \
  -v /host/data:/app/data:rw \
  -v /host/results:/app/results:rw \
  xxx.xuanyuan.run/slimshetty/swebench-verified:sweb.eval.x86_64.sympy__sympy-24562

参数说明：

-d：后台运行容器
--name swebench-verified：指定容器名称为swebench-verified
--user 1000:1000：以非root用户（UID=1000，GID=1000）运行容器，避免root权限风险（需确保宿主机存在该UID/GID，或镜像内置非root用户；若宿主机不存在UID=1000用户，可通过useradd -u 1000 swebench创建，或改用镜像内实际用户）
-p 127.0.0.1:8888:8888：端口映射（仅绑定本地回环地址，禁止公网暴露）；容器8888端口为Jupyter Notebook服务（Jupyter Notebook默认完全无鉴权，一旦暴露公网等同于远程代码执行权限，严禁在任何生产或云环境中直接对外开放。

⚠️ 关键风险提示：Jupyter Notebook 默认使用 token 机制启动，但该镜像是否启用 token / password 不可假设。在未明确确认 jupyter notebook list 输出中存在 token 前，一律视为“无鉴权服务”。验证命令：docker exec swebench-verified jupyter notebook list
-v /host/data:/app/data:rw：挂载宿主机数据目录至容器，用于存储基准数据集；/host/data为宿主机绝对路径，需提前创建并确保运行用户（1000:1000）有读写权限
-v /host/results:/app/results:rw：挂载宿主机结果目录，用于保存测试输出结果

⚠️ SELinux/AppArmor提示：若宿主机启用SELinux，需添加:z或:Z标签（如-v /host/data:/app/data:rw,z）；AppArmor环境需确保容器权限策略适配。

GPU加速模式

如需运行大型模型（如R2EGym-32B），可启用GPU支持（需确保宿主机已安装nvidia-container-toolkit，Docker版本≥19.03）：

bash
# 先安装nvidia-container-toolkit（生产/实验环境通用，适配Ubuntu 20.04+弃用apt-key的规范）
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
# 导入GPG密钥（替代已废弃的apt-key）
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey \
 | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit.gpg
# 添加软件源（指定签名密钥）
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list \
 | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit.gpg] https://#g' \
 | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
# 安装工具包
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

# 启动GPU模式容器
docker run -d \
  --name swebench-verified-gpu \
  --user 1000:1000 \
  --gpus all \
  -p 127.0.0.1:8888:8888 \
  -v /host/data:/app/data:rw \
  -v /host/results:/app/results:rw \
  xxx.xuanyuan.run/slimshetty/swebench-verified:sweb.eval.x86_64.sympy__sympy-24562

# 验证GPU是否成功透传（关键验证步骤）
docker exec swebench-verified-gpu nvidia-smi

⚠️ GPU权限说明：非 root 用户使用 GPU 的前提是 Docker 使用 nvidia-container-runtime，且容器内 /dev/nvidia* 设备文件已正确映射；宿主机用户组（video / nvidia）配置通常不是容器内访问GPU的主要阻碍因素。

自定义配置部署

可通过环境变量调整容器运行参数，例如设置日志级别；同时补充生产级基础配置（自动重启、健康检查）：

⚠️ 健康检查说明以下 healthcheck 为示例模式，需根据镜像内实际服务接口调整；若镜像未提供 HTTP 接口，可使用更通用的进程级检查（如下方注释的jupyter示例）。

bash
docker run -d \
  --name swebench-verified-custom \
  --user 1000:1000 \
  --restart unless-stopped \
  # 若镜像无 /api/health 接口，替换为进程级检查（更保守的默认方案）
  # --health-cmd="jupyter notebook list || exit 1" \
  --health-cmd="curl -f http://localhost:8888/api/health || exit 1" \
  --health-interval=30s \
  --health-timeout=10s \
  --health-retries=3 \
  -p 127.0.0.1:8888:8888 \
  -v /host/data:/app/data:rw \
  -v /host/results:/app/results:rw \
  -e LOG_LEVEL=INFO \
  -e MAX_TASKS=100 \
  xxx.xuanyuan.run/slimshetty/swebench-verified:sweb.eval.x86_64.sympy__sympy-24562

⚠️ 运行风险声明：若未指定--user，该镜像默认以root用户运行，仅建议用于隔离良好的实验环境；生产环境需确保镜像内置非root用户（如USER swebench）并严格限制权限。

功能测试

容器状态检查

启动容器后，通过以下命令确认容器运行状态：

bash
# 查看容器运行状态
docker ps | grep swebench-verified

# 查看容器日志
docker logs -f swebench-verified

# 检查健康状态（若配置了--health-cmd）
docker inspect --format '{{.State.Health.Status}}' swebench-verified

容器交互操作

进入容器内部进行命令行交互（使用容器内运行用户）：

bash
docker exec -it --user 1000:1000 swebench-verified /bin/bash

基准数据集加载

⚠️ 合规性提示：SWE-Bench 数据集用于学术与评测目的，企业使用前请自行评估其 license / 合规要求。 ⚠️ 示例命令：具体脚本名称与参数以镜像内实际内容为准

容器内加载SWE-Bench Verified基准数据集：

bash
# 数据集加载示例（仅为演示，需以镜像内实际脚本为准）
python load_dataset.py --dataset swebench-verified --output /app/data

基准测试执行

⚠️ 示例命令：具体脚本名称与参数以镜像内实际内容为准

运行完整基准评估或单个任务测试：

bash
# 运行完整基准评估（示例）
python run_benchmark.py --model your_model --dataset /app/data/swebench-verified

# 运行单个任务测试（示例）
python run_task.py --task task_name --output /app/results

测试结果验证

⚠️ 示例命令：具体脚本名称与参数以镜像内实际内容为准

查看测试结果文件或生成性能报告：

bash
# 生成性能报告（示例）
python evaluate.py --results /app/results --output /app/results/report.json

生产环境建议

环境边界说明

本文档的基础部署方案仅适用于实验/基准复现场景；企业生产环境需基于以下建议补充生产级配置，核心目标为：权限最小化、数据高可用、运行可观测、风险可管控。

数据持久化策略

关键数据挂载：确保/app/data（数据集）和/app/results（测试结果）目录通过-v参数挂载至宿主机，避免容器删除导致数据丢失；挂载时指定权限（如:rw），并确保运行用户有对应权限
定期备份：对挂载的宿主机目录进行定期备份，建议使用定时任务（如cron）配合rsync或快照工具；生产环境建议使用NAS/PVC等分布式存储替代宿主机本地目录
SELinux/AppArmor适配：宿主机启用安全模块时，需为挂载目录添加正确的标签（如SELinux的:z/:Z），避免权限拦截

资源限制配置

根据宿主机硬件配置，合理限制容器资源使用，避免资源耗尽；生产环境建议进一步限制CPU/内存上限：

bash
docker run -d \
  --name swebench-verified \
  --user 1000:1000 \
  --restart unless-stopped \
  --memory=16g \
  --memory-swap=20g \
  --cpus=4 \
  --cpuset-cpus=0-3 \
  -p 127.0.0.1:8888:8888 \
  -v /host/data:/app/data:rw,z \
  -v /host/results:/app/results:rw,z \
  xxx.xuanyuan.run/slimshetty/swebench-verified:sweb.eval.x86_64.sympy__sympy-24562

网络安全配置

端口映射安全：仅绑定本地回环地址（127.0.0.1），禁止直接暴露至公网；若需远程访问，建议通过SSH隧道/反向代理（如Nginx）并添加鉴权

网络隔离：生产环境中使用Docker自定义网络隔离容器，限制容器网络访问范围：

bash
# 创建隔离网络
docker network create --driver bridge swebench-net
# 启动容器时加入隔离网络
docker run -d \
  --name swebench-verified \
  --user 1000:1000 \
  --network swebench-net \
  -p 127.0.0.1:8888:8888 \
  -v /host/data:/app/data:rw \
  -v /host/results:/app/results:rw \
  xxx.xuanyuan.run/slimshetty/swebench-verified:sweb.eval.x86_64.sympy__sympy-24562

禁止特权模式：严禁使用--privileged参数启动容器，避免突破容器隔离边界

镜像版本管理

固定版本标签：生产环境应使用具体版本标签（如sweb.eval.x86_64.sympy__sympy-24562），避免使用latest标签导致版本不可控

镜像安全扫描：生产环境使用前需对镜像进行漏洞扫描（如Trivy）：

bash
# 安装Trivy
curl -sfL https://raw.githubusercontent.com/aquasecurity/trivy/main/contrib/install.sh | sh -s -- -b /usr/local/bin
# 扫描镜像
trivy image xxx.xuanyuan.run/slimshetty/swebench-verified:sweb.eval.x86_64.sympy__sympy-24562

定期更新：关注SWEBENCH-VERIFIED镜像标签列表，定期更新镜像以获取安全补丁和功能优化；更新前需在测试环境验证兼容性

生产级编排示例（docker-compose）

企业生产环境建议使用docker-compose替代docker run，便于管理配置、依赖和生命周期：

yaml
# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  swebench-verified:
    image: xxx.xuanyuan.run/slimshetty/swebench-verified:sweb.eval.x86_64.sympy__sympy-24562
    container_name: swebench-verified
    user: "1000:1000"
    restart: unless-stopped
    networks:
      - swebench-net
    ports:
      - "127.0.0.1:8888:8888"
    volumes:
      - /host/data:/app/data:rw,z
      - /host/results:/app/results:rw,z
    environment:
      - LOG_LEVEL=INFO
      - MAX_TASKS=100
    # 关键说明：
    # 1. deploy.resources 仅在 Docker Swarm / Kubernetes 场景生效
    # 2. 本地 docker-compose 环境，mem_limit / cpus 为唯一有效资源限制方式
    mem_limit: 16g
    cpus: 4
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '4'
          memory: 16G
    healthcheck:
      # 优先使用进程级检查（更通用）
      test: ["CMD", "jupyter", "notebook", "list"]
      interval: 30s
      timeout: 10s
      retries: 3
      start_period: 60s

networks:
  swebench-net:
    driver: bridge
    ipam:
      config:
        - subnet: 172.20.0.0/16

启动命令：

bash
docker-compose up -d
# 查看状态
docker-compose ps
# 查看日志
docker-compose logs -f swebench-verified

故障排查

容器启动失败

症状：docker ps未显示容器，或日志中出现启动错误
可能原因：端口冲突、挂载路径不存在、镜像损坏、用户权限不足、SELinux拦截
解决方案：
- 检查端口占用：netstat -tulpn | grep 8888，更换未占用端口
- 创建挂载目录并设置权限：mkdir -p /host/data /host/results && chown -R 1000:1000 /host/data /host/results
- 重新拉取镜像：docker pull xxx.xuanyuan.run/slimshetty/swebench-verified:sweb.eval.x86_64.sympy__sympy-24562
- SELinux临时关闭测试（仅排查）：setenforce 0，确认后添加:z标签至挂载目录

数据集下载失败

症状：加载数据集时网络超时或资源链接错误
可能原因：网络连接问题、资源链接变更、容器网络隔离、脚本不存在
解决方案：
- 检查容器网络连通性：docker exec swebench-verified ping google.com
- 手动下载数据集：参考官方文档获取数据集下载链接，手动下载后放入/host/data目录，并确保权限为1000:1000
- 确认镜像内脚本：docker exec swebench-verified ls -l /app/，确认load_dataset.py是否存在

GPU不可用

症状：容器内无法识别GPU，或运行模型时提示"CUDA out of memory"
可能原因：未安装nvidia-container-toolkit、Docker版本过低、GPU驱动不兼容、显存不足
解决方案：
- 安装nvidia-container-toolkit（参考GPU加速模式章节，使用新的GPG密钥导入方式）
- 验证GPU驱动：nvidia-smi检查驱动状态，确保Docker版本≥19.03
- 调整模型参数：降低batch-size或使用较小模型
- 验证GPU透传：docker exec swebench-verified-gpu nvidia-smi

测试结果不一致

症状：多次运行相同测试，结果差异较大
可能原因：随机种子未固定、配置参数不一致、环境资源波动
解决方案：
- 设置固定随机种子：在测试命令中添加--seed 42参数
- 核对配置参数：确保每次运行使用相同的模型、数据集版本和超参数
- 限制容器资源：使用--cpus/--memory固定资源分配，避免资源竞争

健康检查失败

症状：docker inspect显示容器健康状态为unhealthy
可能原因：健康检查接口不存在、服务未启动、端口未监听
解决方案：
- 验证服务状态：docker exec swebench-verified netstat -tulpn | grep 8888
- 修改健康检查命令：优先使用进程级检查（如jupyter notebook list || exit 1）
- 延长启动等待：添加--health-start-period=60s，给服务足够启动时间

部署架构说明

实验环境架构

mermaid
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类生产环境架构

mermaid
正在渲染图表...

参考资源

总结

本文详细介绍了SWEBENCH-VERIFIED的Docker容器化部署方案，区分了实验环境与生产环境的边界，补充了安全加固、权限最小化、可观测性等生产级配置，有效支持AI编程助手性能验证、基准工具开发与实验复现等场景。

关键要点回顾

语法与工具规范：docker run行续接后禁止加注释，需将注释移至参数说明区；nvidia-container-toolkit安装需使用GPG密钥环替代已废弃的apt-key，适配Ubuntu 20.04+生产环境规范。
安全与权限核心：Jupyter服务需验证token是否启用，未验证前视为无鉴权；容器内非root用户访问GPU的核心是nvidia-container-runtime和/dev/nvidia*映射，宿主机用户组非关键因素。
配置有效性：Quick Start的python -V可验证镜像基础环境；docker-compose本地环境仅mem_limit/cpus能生效，deploy.resources仅适用于Swarm/K8s。

后续建议

深入学习SWEBENCH-VERIFIED高级特性，如自定义模型集成、批量实验管理等功能；
生产环境中结合企业现有运维体系（如监控、日志、审计），补充容器可观测性配置；
定期关注镜像安全更新，在测试环境验证后再部署至生产；
若需大规模部署，建议基于Kubernetes编排，实现弹性伸缩、故障转移、多节点调度；
ARM架构适配需自行构建镜像，企业使用前需完成数据集合规性评估。

通过本文档的部署方案，可构建安全、稳定、可复现的SWE-Bench Verified基准测试环境，既满足实验复现需求，也可适配企业生产环境的安全与运维规范。

SWEBENCH-VERIFIED Docker 容器化部署指南

概述

环境准备

Docker环境安装

镜像准备

拉取SWEBENCH-VERIFIED镜像

最小可运行验证（Quick Start）

容器部署

环境边界说明

基础部署模式

GPU加速模式

自定义配置部署

功能测试

容器状态检查

容器交互操作

基准数据集加载

基准测试执行

测试结果验证

生产环境建议

环境边界说明

数据持久化策略

资源限制配置

网络安全配置

镜像版本管理

生产级编排示例（docker-compose）

故障排查

容器启动失败

数据集下载失败

GPU不可用

测试结果不一致

健康检查失败

部署架构说明

实验环境架构

类生产环境架构

参考资源

总结

关键要点回顾

后续建议

免责声明