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max-nvidia-full

modular/max-nvidia-full

modular

包含CUDA、PyTorch、cuDNN的完整MAX栈,适用于生产就绪的NVIDIA生成式AI部署。

3 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:modular仓库类型:镜像最近更新:17 小时前
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镜像标签列表与下载命令
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MAX 完整容器 (max-nvidia-full)

镜像概述和主要用途

Modular Accelerated eXecution (MAX) 提供了一个高性能、灵活的AI工作负载平台,利用现代GPU提供加速的生成式AI性能,同时保持在不同硬件配置和云提供商之间的可移植性。

max-nvidia-full 容器包含在GPU上高效运行大型AI模型所需的所有依赖项。它提供了一个完整的环境,支持PyTorch (GPU)、CUDA和cuDNN,确保深度学习工作负载的最佳性能。该容器非常适合需要完全优化、开箱即用的AI模型部署解决方案的用户。

MAX容器兼容OpenAI API规范,并针对GPU部署进行了优化。有关容器内容和实例兼容性的更多信息,请参阅MAX文档中的MAX容器部分。

核心功能和特性

  • 完整的MAX堆栈,包含CUDA、PyTorch和cuDNN
  • 针对GPU优化的AI模型执行环境
  • 兼容OpenAI API规范
  • 支持Hugging Face模型生态系统
  • 内置HF_HUB传输加速
  • 生产级别的稳定性和性能优化
  • 支持多种大型语言模型(LLM)部署

使用场景和适用范围

  • 高性能GPU上的大型语言模型部署
  • 需要兼容OpenAI API的AI服务构建
  • 快速原型验证和生产环境部署
  • Hugging Face模型的高效运行
  • AI应用程序的开发和测试环境

详细使用方法和配置说明

快速启动

使用以下命令在GPU上运行LLM:

bash
docker run \
  --gpus 1 \
  -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
  --env "HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1" \
  --env "HF_TOKEN=<secret>" \
  -p 8000:8000 \
  modular/max-nvidia-full:<version> \
  --model-path <model-provider/model-id>

参数说明:

  • --gpus 1: 指定使用1个GPU设备
  • -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface: 挂载Hugging Face缓存目录,避免重复下载模型
  • --env "HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1": 启用HF传输加速
  • --env "HF_TOKEN=<secret>": 设置Hugging Face访问令牌(用于私有模型)
  • -p 8000:8000: 将容器的8000端口映射到主机的8000端口
  • modular/max-nvidia-full:<version>: 指定MAX容器镜像及版本
  • --model-path <model-provider/model-id>: 指定要加载的模型路径

使用示例:

运行MAX优化模型:

bash
docker run \
  --gpus 1 \
  -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
  --env "HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1" \
  --env "HF_TOKEN=your_token_here" \
  -p 8000:8000 \
  modular/max-nvidia-full:latest \
  --model-path modularai/Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF

运行其他Hugging Face模型:

bash
docker run \
  --gpus 1 \
  -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
  --env "HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1" \
  -p 8000:8000 \
  modular/max-nvidia-full:latest \
  --model-path Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct

有关使用MAX快速部署流行模型的更多信息,请参见MAX Builds。

Docker Compose配置示例

创建docker-compose.yml文件:

yaml
version: '3.8'

services:
  max-nvidia-full:
    image: modular/max-nvidia-full:latest
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
    volumes:
      - ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface
    environment:
      - HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1
      - HF_TOKEN=your_token_here
    ports:
      - "8000:8000"
    command: --model-path modularai/Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF

使用以下命令启动服务:

bash
docker-compose up

镜像标签

支持的标签会更新到最新的MAX版本,包括最新的稳定版本和更多实验性的夜间版本。latest标签提供最新的稳定版本,nightly标签提供最新的夜间版本。

稳定版本

  • max-nvidia-full:25.X

夜间版本

  • max-nvidia-full:25.X.0.devYYYYMMDD

环境变量配置

环境变量描述示例
HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER启用HF传输加速1
HF_TOKENHugging Face访问令牌your_token_here

参考文档

  • Modular官方文档
  • MAX容器文档
  • MAX Builds
  • MAX优化模型

社区资源

  • 订阅新闻通讯
  • 社区论坛
  • 讨论论坛

如果有兴趣成为设计合作伙伴,以获得早期访问权限并提供反馈,请联系我们。

许可证

此容器根据NVIDIA深度学习容器许可证发布。

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-nvidia-full 镜像标签

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

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull modular/max-nvidia-full:<标签>

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