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alderleyai
用于在Vast.ai硬件上创建大语言模型TabbyAPI的Docker镜像，提供私有、经济高效且高速的推理服务，支持特定NVIDIA H100 GPU配置，无需复杂设置即可快速部署。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：alderleyai仓库类型：镜像最近更新：1 年前
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
AlderleyAI ExL2量化LLM镜像（适用于VastAI硬件）
本仓库包含针对VastAI可用特定硬件配置优化的Docker镜像，用于运行ExL2量化的大语言模型（LLM）。我们的镜像旨在通过最小化设置，为顶级模型提供私有、经济高效且高速的推理能力。
核心功能
- 硬件特定优化：针对单或双NVIDIA H100 GPU定制的镜像
- CUDA 12.4兼容性：确保与最新CUDA工具包的最佳性能
- 预配置API：即开即用的API设置，可立即进行推理
- ExL2量化：利用先进量化技术实现高效模型部署
- 极简设置：简化流程，快速启动推理端点
可用镜像
| 镜像标签 | 模型 | 量化方式 | 硬件配置 |
|---|---|---|---|
mistral-large-q4_75-api-H100 | Mistral Large | Q4_75 | 单H100 |
mistral-large-q8-api-2H100 | Mistral Large | Q8 | 双H100 |
qwen2.5-72b-q8-api-H100 | Qwen 2.5 72B | Q8 | 单H100 |
每个镜像大小约为25GB。
使用方法
要使用这些镜像，请从Docker Hub仓库拉取并在VastAI实例上运行：
bashdocker pull docker.xuanyuan.run/alderleyai/vastai:imagetag docker run -it --gpus all -p 5000:5000 docker.xuanyuan.run/alderleyai/vastai:imagetag
将imagetag替换为您所需的模型和硬件配置对应的特定标签（例如mistral-large-q4_75-api-H100）。
优势
- 私有推理：在您租用的硬件上运行模型，确保数据隐私（无日志记录）
- 经济高效：针对VastAI的竞争定价进行优化
- 高速推理：利用硬件特定优化实现最大吞吐量
- 灵活性：选择最适合您可用硬件和模型偏好的镜像
模型详情
- Mistral Large：提供单H100的Q4_75量化版本和双H100的Q8量化版本。
- Qwen 2.5 72B：提供单H100 GPU的Q8量化版本。
API访问
API暴露在5000端口。本地运行容器时，可向http://localhost:5000发送请求；在VastAI实例上运行时，可向相应IP地址发送请求。
支持
如有问题、功能请求或一般咨询，请在我们的GitHub仓库中提交issue或联系AlderleyAI支持团队。
立即使用我们优化的Docker镜像，开启高速、私有的LLM推理之旅！
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull alderleyai/vastai:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"