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

vLLM Ascend Docker镜像文档

镜像概述

vLLM Ascend Docker镜像是由openEuler CloudNative SIG维护的官方镜像，基于openEuler构建，提供免费使用且无每用户速率限制。vLLM是一个快速易用的大型语言模型（LLM）推理与服务库，最初由加州大学伯克利分校Sky计算实验室开发，现已发展为社区驱动项目，融合学术界与工业界贡献。

核心功能与特性

vLLM具备以下核心优势：

• 领先的服务吞吐量：优化的推理性能，支持高并发请求处理
• 高效内存管理：采用PagedAttention技术高效管理注意力键值对内存
• 连续批处理：动态批处理传入请求，提升资源利用率
• 快速模型执行：通过CUDA/HIP图加速模型运行
• 丰富量化支持：兼容GPTQ、AWQ、INT4、INT8及FP8量化
• 优化内核：集成FlashAttention和FlashInfer的CUDA内核优化
• 推测解码：提升生成速度的推理优化技术
• 分块预填充：优化长文本输入处理效率

更多技术细节可参考vLLM论文（SOSP 2023）及vLLM官方文档。

支持的标签及架构

vLLM Docker镜像标签由vLLM版本和基础镜像版本组成，具体信息如下：

使用场景与适用范围

适用于需要高性能LLM推理和服务部署的场景，包括但不限于：

• 离线批量文本生成任务
• 低延迟在线LLM服务部署
• 学术研究与工业界语言模型应用开发

支持的硬件架构：Intel/AMD x86（amd64）、ARM AArch64（arm64）。

使用方法与配置说明

环境准备

确保已安装Docker环境，支持amd64或arm64架构。

快速启动容器

bash
# 启动vLLM容器，映射8000端口
docker run --rm --name vllm -p 8000:8000 -it --entrypoint bash openeuler/vllm-cpu:latest

离线推理示例

加速模型下载

可使用Modelscope镜像加速模型下载：

bash
export VLLM_USE_MODELSCOPE=true

Python推理脚本

安装vLLM后，可通过以下Python脚本进行离线批量推理（首次运行需3-5分钟下载模型，取决于网络速度）：

python
from vllm import LLM, SamplingParams

prompts = [
    "Hello, my name is",
    "The future of AI is",
]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)
# 模型下载（首次运行，10 MB/s速度下约3-5分钟）
llm = LLM(model="Qwen/Qwen3-8B")

outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

# 输出结果
for output in outputs:
    prompt = output.prompt
    generated_text = output.outputs[0].text
    print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")

问题与反馈

如有疑问或需使用特殊功能，请通过openeuler-docker-images仓库提交issue或Pull Request。