
本镜像基于Jetson Orin AGX(SM 87)构建,提供vLLM分布式大语言模型(LLM)推理能力,由https://github.com/dusty-nv/jetson-containers%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%BB%B4%E6%8A%A4%E3%80%82%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%A4%9A%E8%8A%82%E7%82%B9%E9%83%A8%E7%BD%B2%E5%8F%8A%E6%80%A7%E8%83%BD%E4%BC%98%E5%8C%96%E9%85%8D%E7%BD%AE%EF%BC%8C%E9%80%82%E7%94%A8%E4%BA%8E%E8%BE%B9%E7%BC%98%E8%AE%BE%E5%A4%87%E4%B8%8A%E7%9A%84%E5%A4%A7%E8%A7%84%E6%A8%A1LLM%E6%8E%A8%E7%90%86%E5%9C%BA%E6%99%AF%E3%80%82
适用于需要在Jetson设备上进行分布式LLM推理的场景,如边缘AI计算、智能设备本地推理等。已在2台Jetson AGX Orin开发套件上测试验证。
TRITON_MLA注意力后端。禁用MLA可解决该问题,设置环境变量:VLLM_MLALA_DISABLE=1,示例:VLLM_MLA_DISABLE=1 vllm serve ...详细使用方法参考项目文档:https://github.com/dusty-nv/jetson-containers/blob/213ecc5b8db55ad10b875f5afb61569470f3541d/docs/distributed-inference.md
配置方式遵循vLLM官方多节点部署指南,实现跨设备的模型并行与张量并行。
使用EAGLE-3推测解码加速推理,示例命令:
bashvllm serve RedHatAI/Qwen3-8B-quantized.w4a16 \ --port 8000 \ --gpu-memory-utilization 0.6 \ --kv-cache-memory-bytes 5G \ --max-model-len 2048 \ --speculative-config '{ "model": "RedHatAI/Qwen3-8B-speculator.eagle3", "num_speculative_tokens": 3, "method": "eagle3" }'
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--port | 服务端口号 |
--gpu-memory-utilization | GPU内存利用率(取值范围0-1) |
--kv-cache-memory-bytes | KV缓存内存大小(如5G) |
--max-model-len | 最大模型序列长度 |
--speculative-config | 推测解码配置,包含模型路径、推测令牌数和方法 |
VLLM_MLA_DISABLE:设置为1禁用MLA注意力后端,解决v0.15.0版本性能问题以下是 mitakad/vllm 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景:
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。





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