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openEuler LLM容器镜像仓库，包含适用于不同计算平台的SDK、AI框架（如PyTorch、TensorFlow）、支持工具及LLM模型（如llama-2、chatglm等），用于大语言模型应用部署。

2 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：openeuler仓库类型：镜像最近更新：2 年前

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openEuler LLM容器镜像

镜像概述和主要用途

openEuler LLM容器镜像是基于openEuler系统构建的专用镜像，集成了大语言模型（LLM）开发与运行所需的完整组件，旨在为不同计算平台提供便捷的LLM应用部署环境。

核心功能和特性

该镜像包含以下核心组件：

SDK：适用于不同计算平台的软件开发工具包
AI框架：集成主流AI框架，如PyTorch、TensorFlow等
支持工具：提供LLM运行所需的辅助工具集
LLM模型：内置主流大语言模型，如llama-2、chatglm等

支持的标签

所有LLM容器镜像均基于https://hub.docker.com/repository/docker/openeuler/openeuler/%E6%9E%84%E5%BB%BA%EF%BC%8C%E7%9B%AE%E5%89%8D%E6%94%AF%E6%8C%81%E4%BB%A5%E4%B8%8B%E6%A0%87%E7%AD%BE%EF%BC%9A

chatglm2_6b-pytorch2.1.0.a1-cann7.0.RC1.alpha002-oe2203sp2
fastchat-pytorch2.1.0.a1-cann7.0.RC1.alpha002-oe2203sp2

使用场景和适用范围

适用于需要在Nvidia、AMD、Ascend等不同硬件平台上部署和运行大语言模型的场景，可满足科研、开发及生产环境中LLM应用的快速部署需求。

使用方法和配置说明

前置准备

使用前需准备相应的硬件平台（如Nvidia、AMD或Ascend等），确保硬件驱动已正确安装。

容器启动示例

以Ascend平台启动chatglm2-6b容器为例，使用标签chatglm2_6b-pytorch2.1.0.a1-cann7.0.RC1.alpha002-oe2203sp2的命令如下：

bash
docker run --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/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/ \
-ti openeuler/cann:chatglm2_6b-pytorch2.1.0.a1-cann7.0.RC1.alpha002-oe2203sp2 bash

参数说明：

--device：挂载Ascend设备节点
-v：挂载宿主机上的必要驱动文件和工具
-ti：以交互模式启动容器并分配伪终端

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 llm 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/openeuler/llm:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull openeuler/llm:<标签>

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