edp1096/ltx23-gradio-spark

LTX-2.3 Gradio Spark镜像

镜像概述

本镜像为LTX-2.3版本，针对DGX Spark及变体硬件环境设计，基于nvidia/pytorch:26.02-py3构建，仅支持FP8计算精度，用于部署集成Gradio UI的AI相关应用。

核心功能

1. 适配DGX Spark及变体硬件环境
2. 仅支持FP8计算精度
3. 集成Gradio可视化UI界面
4. 支持通过Hugging Face Token下载模型资源

使用场景

• DGX Spark硬件下的AI模型推理部署
• 基于LTX-2.3的AI实验与开发
• 提供可视化交互界面的AI应用展示

配置说明

• 环境变量：需设置HF_TOKEN以访问Hugging Face模型库
• 存储挂载：建议挂载本地Hugging Face缓存目录到容器内/root/.cache/huggingface，减少重复下载
• GPU资源：需分配至少1块NVIDIA GPU

部署示例

Docker Run命令

sh
docker run -d \
  --name ltx23-gradio-spark \
  -p 7860:7860 \
  -e PIP_ROOT_USER_ACTION=ignore \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 \
  -e HF_TOKEN=${HF_TOKEN} \
  -v /home/edp1096/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
  --gpus '"device=0"' \
  --entrypoint /bin/bash \
  edp1096/ltx23-gradio-spark:v1 \
  -c "cd ~/ltx2-ui/LTX-2 && python download_models.py && python app.py --server-name 0.0.0.0"

Docker Compose配置

yaml
services:
  ltx2-gradio:
    container_name: ltx23-gradio-spark
    image: edp1096/ltx23-gradio-spark:v1
    ports:
      - "7860:7860"
    environment:
      - PIP_ROOT_USER_ACTION=ignore
      - PYTHONUNBUFFERED=1
      - HF_TOKEN=${HF_TOKEN}
    volumes:
      - "/home/edp1096/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface"
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
    entrypoint: ""
    command: >
      /***/bash -c "
      cd ~/ltx2-ui/LTX-2 &&
      python download_models.py &&
      python app.py --server-name 0.0.0.0
      "