longkeyy/llamafactory

longkeyy

支持NVIDIA CUDA、华为Ascend NPU、AMD ROCm等多硬件后端的模型训练与推理Docker镜像，提供Web UI和OpenAI兼容API访问。

下载次数: 0状态：社区镜像维护者：longkeyy仓库类型：镜像最近更新：1 年前

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https://xuanyuan.cloud/agents.md

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镜像标签列表与下载命令

LlamaFactory Docker镜像使用指南

longkeyy/llamafactory是一个多功能Docker镜像，支持多种硬件后端的模型训练与推理，包括NVIDIA CUDA、华为Ascend NPU和AMD ROCm。它提供Web UI和OpenAI兼容的API访问方式。

可用标签与环境

标签	后端	描述	推荐使用场景
`cuda`, `latest`	NVIDIA CUDA	NVIDIA GPU标准版本	配备CUDA GPU的机器
`npu`	Ascend NPU	为华为Ascend NPU构建	Ascend 310/910设备
`rocm`	AMD ROCm	兼容AMD ROCm GPU	配备AMD GPU的机器

注意： latest标签始终指向最新的cuda镜像版本。

快速开始

CUDA版本（NVIDIA GPU）

bash
docker run -it --gpus all \
  --shm-size 16g \
  --ipc host \
  -p 7860:7860 -p 8000:8000 \
  -v $PWD/hf_cache:/root/.cache/huggingface \
  -v $PWD/ms_cache:/root/.cache/modelscope \
  -v $PWD/om_cache:/root/.cache/openmind \
  -v $PWD/data:/app/data \
  -v $PWD/output:/app/output \
  --restart unless-stopped \
  longkeyy/llamafactory:cuda-0.9.2

NPU版本（华为Ascend）

确保已挂载必要的Ascend驱动和设备。

bash
docker run -it \
  --shm-size 16g \
  --ipc host \
  --device /dev/davinci0 \
  --device /dev/davinci_manager \
  --device /dev/devmm_svm \
  --device /dev/hisi_hdc \
  -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
  -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
  -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
  -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \
  -v $PWD/hf_cache:/root/.cache/huggingface \
  -v $PWD/ms_cache:/root/.cache/modelscope \
  -v $PWD/om_cache:/root/.cache/openmind \
  -v $PWD/data:/app/data \
  -v $PWD/output:/app/output \
  -p 7860:7860 -p 8000:8000 \
  longkeyy/llamafactory:npu-0.9.2

ROCm版本（AMD GPU）

bash
docker run -it \
  --shm-size 16g \
  --ipc host \
  --device /dev/kfd \
  --device /dev/dri \
  -v $PWD/hf_cache:/root/.cache/huggingface \
  -v $PWD/ms_cache:/root/.cache/modelscope \
  -v $PWD/om_cache:/root/.cache/openmind \
  -v $PWD/data:/app/data \
  -v $PWD/output:/app/output \
  -v $PWD/saves:/app/saves \
  -p 7860:7860 -p 8000:8000 \
  --restart unless-stopped \
  longkeyy/llamafactory:rocm-0.9.2

Docker Compose配置

docker-compose.yml（多后端支持）

yaml
version: '3.8'

services:
  llamafactory-cuda:
    image: longkeyy/llamafactory:cuda-0.9.2
    container_name: llamafactory-cuda
    ports:
      - "7860:7860"
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./hf_cache:/root/.cache/huggingface
      - ./ms_cache:/root/.cache/modelscope
      - ./om_cache:/root/.cache/openmind
      - ./data:/app/data
      - ./output:/app/output
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]
    shm_size: "16gb"
    ipc: host
    tty: true
    restart: unless-stopped
    profiles: ["cuda"]

  llamafactory-npu:
    image: longkeyy/llamafactory:npu-0.9.2
    container_name: llamafactory-npu
    ports:
      - "7860:7860"
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./hf_cache:/root/.cache/huggingface
      - ./ms_cache:/root/.cache/modelscope
      - ./om_cache:/root/.cache/openmind
      - ./data:/app/data
      - ./output:/app/output
      - /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi
      - /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi
      - /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver
      - /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info
    devices:
      - /dev/davinci0
      - /dev/davinci_manager
      - /dev/devmm_svm
      - /dev/hisi_hdc
    shm_size: "16gb"
    ipc: host
    tty: true
    stdin_open: true
    restart: unless-stopped
    profiles: ["npu"]

  llamafactory-rocm:
    image: longkeyy/llamafactory:rocm-0.9.2
    container_name: llamafactory-rocm
    ports:
      - "7860:7860"
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./hf_cache:/root/.cache/huggingface
      - ./ms_cache:/root/.cache/modelscope
      - ./om_cache:/root/.cache/openmind
      - ./data:/app/data
      - ./output:/app/output
      - ./saves:/app/saves
    devices:
      - /dev/kfd:/dev/kfd
      - /dev/dri:/dev/dri
    shm_size: "16gb"
    ipc: host
    tty: true
    stdin_open: true
    restart: unless-stopped
    profiles: ["rocm"]

指定后端运行

bash
# CUDA
docker compose --profile cuda up -d

# NPU
docker compose --profile npu up -d

# ROCm
docker compose --profile rocm up -d

挂载卷说明

主机路径	容器路径	描述
`./hf_cache`	`/root/.cache/huggingface`	HuggingFace模型缓存
`./ms_cache`	`/root/.cache/modelscope`	ModelScope模型缓存
`./om_cache`	`/root/.cache/openmind`	OpenMind缓存
`./data`	`/app/data`	数据集目录
`./output`	`/app/output`	输出目录
`./saves`（仅ROCm）	`/app/saves`	模型保存目录

访问地址

Web UI: http://localhost:7860
API端点: http://localhost:8000

最佳实践

使用--restart unless-stopped参数确保服务弹性。
镜像默认命令为llamafactory-cli webui。
如需扩展功能，可通过Dockerfile的ARG参数自定义构建。

镜像大小概览

标签	大小
`cuda`	~42.9 GB
`npu`	~34.6 GB
`rocm`	~76.6 GB

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。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 llamafactory 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/longkeyy/llamafactory:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull longkeyy/llamafactory:<标签>

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