openeuler/sglang Docker 镜像 - 轩辕镜像 | Docker 镜像高效稳定拉取服务

SGLang | openEuler Docker镜像文档

镜像概述

本镜像为官方SGLang Docker镜像，基于openEuler构建，由openEuler CloudNative SIG维护。该镜像可免费使用，且不受每用户速率限制，提供高效的大语言模型（LLM）和视觉语言模型服务能力。

核心功能与特性

SGLang是一个高性能的大语言模型和视觉语言模型服务框架，旨在跨多种部署环境（从单GPU到大型分布式集群）提供低延迟、高吞吐量的推理能力。其核心特性包括：

快速后端运行时

• 集成RadixAttention实现前缀缓存，零开销CPU调度器
• 支持预填充-解码分离、推测解码、连续批处理、分页注意力
• 提供张量/流水线/专家/数据并行、结构化输出、分块预填充
• 支持量化（FP4/FP8/INT4/AWQ/GPTQ）和多LoRA批处理

广泛的模型支持

• 支持多种生成模型（Llama、Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM、GPT、Gemma、Mistral等）
• 支持嵌入模型（e5-mistral、gte、mcdse）和奖励模型（Skywork）
• 易于扩展以集成新模型，兼容大多数Hugging Face模型和OpenAI API

全面的硬件支持

• 支持NVIDIA GPU（GB200/B300/H100/A100/Spark）
• 支持AMD GPU（MI355/MI300）、Intel Xeon CPU、Google TPU、Ascend NPU等

灵活的前端语言

• 提供直观的LLM应用编程接口
• 支持链式生成调用、高级提示工程、控制流、多模态输入、并行处理和外部交互

活跃的社区支持

• 开源项目，拥有充满活力的社区和广泛的行业采用
• 全球支持超过300,000个GPU运行

支持的标签及对应Dockerfile链接

SGLang Docker镜像的标签由SGLang版本和基础镜像版本组成，具体信息如下：

使用方法

支持的设备

• Intel/AMD x86架构
• ARM AArch64架构

拉取SGLang镜像

bash
docker pull openeuler:sglang:{TAG}

注意：将{TAG}替换为上述支持的标签，如0.5.5-torch2.8.0-cuda12.4-python3.11-oe2403sp2

离线推理

可使用Modelscope镜像加速模型下载：

bash
docker run --rm --name sglang -p 8000:8000 --gpus all openeuler/sglang:{TAG} python3 -m sglang.launch_server --model-path {MODEL_PATH} --host 0.0.0.0 -port 8000

参数说明：

• --model-path {MODEL_PATH}：模型路径，可指定本地路径或Modelscope模型ID
• --host 0.0.0.0：允许外部访问
• -port 8000：服务端口，需与容器端口映射一致

问题反馈

如有任何问题或需要使用特殊功能，请在openeuler-docker-images提交issue或pull request。

获取帮助

• openEuler CloudNative SIG
• openEuler社区