deeppavlov/base-cpu

DeepPavlov base-cpu 镜像文档

镜像概述

本仓库包含不同库版本的预构建DeepPavlov镜像（latest标签对应仓库中的最新版本）。这些镜像允许运行DeepPavlov模型，并通过类REST HTTP API进行通信（详见http://docs.deeppavlov.ai/en/master/integrations/rest_api.html DeepPavlov文档）。

此仓库的镜像专为CPU环境构建。如需使用GPU，请查看https://hub.docker.com/r/deeppavlov/base-gpu%E4%BB%93%E5%BA%93%E3%80%82

Dockerfile地址：https://github.com/deepmipt/stand_kubernetes_cluster/blob/master/utils/dp_base/cpu/Dockerfile

核心功能与特性

• 预构建模型支持：可直接运行DeepPavlov官方发布的各类预训练模型
• HTTP API服务：通过类REST API提供模型访问接口，支持Swagger文档自动生成
• CPU优化：针对CPU环境优化的运行配置
• 组件持久化：支持挂载卷存储下载的模型组件（如预训练权重、嵌入向量等），避免重复下载
• 环境隔离：为每个模型配置提供独立的Python虚拟环境，支持持久化存储依赖

使用场景

适用于需要在CPU环境中部署DeepPavlov模型并通过HTTP API提供服务的场景，如：

• NLP任务服务（命名实体识别、文本分类、问答系统等）
• 开发环境中的模型快速验证与测试
• 轻量级生产环境的模型部署

使用方法与配置说明

基本运行命令

在CPU模式下启动特定DeepPavlov模型的服务：

bash
docker run -e CONFIG=<dp_config_name> -p <your_port>:5000 \
    -v <dp_components_volume>:/root/.deeppavlov \
    -v <host_venv_dir>:/venv \
    docker.xuanyuan.run/deeppavlov/base-cpu:<dp_version>

参数说明

1. <dp_config_name>（必填）
   模型配置文件名（不带扩展名）。可在http://docs.deeppavlov.ai/en/master/features/overview.html%E4%B8%AD%E8%8E%B7%E5%8F%96%E6%9C%80%E6%96%B0%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%88%97%E8%A1%A8%E5%8F%8A%E6%8F%8F%E8%BF%B0%EF%BC%8C%E6%88%96%E6%B5%8F%E8%A7%88DP GitHub仓库的https://github.com/deepmipt/DeepPavlov/tree/master/deeppavlov/configs%E3%80%82

2. <your_port>（必填）
   主机上用于提供模型服务的端口。

3. <dp_components_volume>
   主机目录，用于挂载DeepPavlov下载的组件目录。大多数DeepPavlov模型需要从服务器下载组件（如预训练模型文件、嵌入向量等），部分组件体积较大。通过挂载此目录，可将首次启动时下载的组件持久化存储，后续启动将直接使用该目录中的组件。建议为所有模型共享一个组件目录，DeepPavlov会自动管理不同配置的组件。

4. <host_venv_dir>
   主机目录，用于挂载Python虚拟环境目录。每个模型配置需要独立的Python依赖集，首次运行时会自动安装。通过挂载此目录，可将每个配置的虚拟环境持久化存储在<host_venv_dir>/<dp_config_name>路径下，供后续重复使用。注意：不同DeepPavlov版本的镜像可能需要不同的依赖，请勿为不同版本镜像共享同一虚拟环境目录。

5. <dp_version>
   DeepPavlov版本号。省略此参数将使用最新版本。

服务访问

模型启动后，在浏览器中访问http://127.0.0.1:<your_port>即可查看Swagger API文档及端点说明。

使用示例

运行NER Ontonotes模型

以下命令在CPU模式下启动http://docs.deeppavlov.ai/en/master/features/overview.html#ner-model-docs%E6%A8%A1%E5%9E%8B%EF%BC%9A

bash
docker run -e CONFIG=ner_ontonotes -p 5555:5000 \
    -v ~/my_dp_components:/root/.deeppavlov \
    -v ~/my_dp_envs:/venv \
    docker.xuanyuan.run/deeppavlov/base-cpu

说明：

1. 访问http://127.0.0.1:5555查看Swagger API文档
2. 模型虚拟环境存储在~/my_dp_envs/ner_ontonotes
3. 下载的模型组件存储在~/my_dp_components（由DeepPavlov自动管理）