llm

openeuler/llm Docker Image

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 官方容器镜像仓库类型:镜像最近更新:3 个月前

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/构建,目前支持以下标签:

  • 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 docker.xuanyuan.run/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>

DockerHub 原生拉取命令

docker pull openeuler/llm:<标签>
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