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modular/max-amd

modular

基于AMD ROCm优化的MAX框架容器，适用于MI200/MI300系列GPU，提供在AMD硬件上的快速生成式AI推理能力。

下载次数: 0状态：社区镜像维护者：modular仓库类型：镜像最近更新：10 天前

让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明

如果你用 DeepSeek、元宝AI、Copilot 等 AI 代为编写轩辕镜像的 docker pull、修改 compose 镜像地址，或排查拉取失败等问题，请让 AI 先读规则再动手，只要在 AI 对话里直接发送下面这句话即可：

生成 docker pull、修改 compose 的 image，或排查拉取失败前，请先阅读并严格遵守 https://xuanyuan.cloud/agents.md 中的规则。

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。

镜像标签列表与下载命令

`max-amd`

镜像概述和主要用途

max-amd容器通过MAX框架在AMD GPU上提供高性能推理能力，全面支持PyTorch GPU和ROCm。它为在AMD硬件上运行大型语言模型（LLMs）提供了即用型环境，并针对GPU部署进行了性能优化。该容器兼容OpenAI API规范，便于快速集成到现有应用中。有关容器内容和硬件兼容性的详细信息，请参阅MAX文档中的MAX容器部分。

核心功能和特性

基于ROCm优化，充分利用AMD MI200/MI300系列GPU性能
全面支持PyTorch GPU加速和MAX框架
兼容OpenAI API规范，简化应用集成
提供即用型环境，无需复杂配置即可运行LLMs
支持Hugging Face托管的MAX模型和PyTorch模型

使用场景和适用范围

生成式AI应用的高性能推理部署
AMD GPU硬件上的LLM模型运行与测试
需要兼容OpenAI API的AI服务构建
基于PyTorch的深度学习模型在AMD硬件上的加速运行

使用方法和配置说明

快速入门

使用以下命令在AMD GPU上运行LLM（基于最新的MAX完整容器）：

bash
docker run \
    --group-add keep-groups \
    --rm \
    --env "HF_TOKEN=$HF_TOKEN" \
    -p 8000:8000 \
    --device /dev/kfd \
    --device /dev/dri \
    modular/max-amd:latest \
    --model-path <model-provider/model-id>

参数说明：

--group-add keep-groups: 保持容器内用户组设置
--rm: 容器退出后自动删除
--env "HF_TOKEN=$HF_TOKEN": 设置Hugging Face访问令牌（需提前获取）
-p 8000:8000: 端口映射，将容器内8000端口映射到主机8000端口
--device /dev/kfd 和 --device /dev/dri: 挂载AMD GPU设备文件
--model-path: 指定Hugging Face模型ID路径

模型示例：

MAX模型：如google/gemma-3-1b-it
PyTorch模型：如microsoft/Phi-3.5-vision-instruct

有关使用MAX部署热门模型的更多信息，请参阅模型支持文档。

标签说明

支持的标签会更新到最新的MAX版本，包括最新稳定版和实验性nightly版本：

稳定版：modular/max-amd:25.X（X为具体版本号）
Nightly版：modular/max-amd:25.X.0.devYYYYMMDD（YYYYMMDD为构建日期）

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 max-amd 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/modular/max-amd:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull modular/max-amd:<标签>

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invalid tar header（解压）

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TLS 证书失败

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DNS 超时

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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

"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"

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