xingyaoww/vllm
xingyaoww
该Docker镜像提供vllm的不同版本部署，v1.1对应vllm==0.1.4并支持CUDA>12，v1.0对应vllm==0.1.3（存在问题），用于高性能LLM服务部署。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：xingyaoww仓库类型：镜像最近更新：2 年前
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vllm Docker镜像文档
镜像概述
本Docker镜像旨在提供vllm（高性能LLM服务库）的便捷部署方案，包含两个版本分支：v1.1和v1.0，分别对应不同的vllm版本及功能支持。
核心功能与特性
v1.1版本
- 基于vllm==0.1.4构建
- 支持CUDA>12环境，可充分利用高版本CUDA特性提升性能
- 修复v1.0版本存在的已知问题
v1.0版本
- 基于vllm==0.1.3构建
- 注意：该版本存在已知问题，不建议生产环境使用
使用场景
- 快速部署高性能LLM推理服务
- 开发和测试环境中的vllm功能验证
- 需要适配不同CUDA版本的LLM服务部署场景
使用方法
拉取镜像
bash# 拉取v1.1版本（推荐） docker pull [镜像仓库地址]:v1.1 # 拉取v1.0版本（仅用于测试） docker pull [镜像仓库地址]:v1.0
运行容器（v1.1版本示例）
bashdocker run -d \ --gpus all \ -p 8000:8000 \ -e MODEL_PATH="/path/to/model" \ [镜像仓库地址]:v1.1 \ python -m vllm.entrypoints.api_server --model $MODEL_PATH --port 8000
参数说明：
--gpus all：启用所有GPU（需主机已安装nvidia-docker）-p 8000:8000：映射容器端口8000到主机端口8000-e MODEL_PATH：指定模型路径（可挂载本地模型目录到容器内）- 最后命令为启动vllm API服务的命令，可根据需求调整参数（如
--max-num-batches、--tensor-parallel-size等）
版本选择建议
- 生产环境推荐使用v1.1版本，确保CUDA版本>12以获得最佳性能
- 仅在需要验证vllm==0.1.3特性时使用v1.0版本，并注意其已知问题
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。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull xingyaoww/vllm:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"