VLLM是一个高效的开源大语言模型(LLM)推理服务框架,通过创新的PagedAttention技术实现高吞吐量和低延迟的推理性能。本文介绍的`dustynv/vllm`镜像是针对NVIDIA Jetson平台优化的容器化版本,由[dustynv/jetson-containers](https://github.com/dustynv/jetson-containers)项目构建,专为边缘计算场景设计,支持在资源受限的嵌入式设备上部署高性能LLM推理服务。
NANO_LLM是一个轻量级、优化的大型语言模型(LLM)推理和多模态智能体库,专为边缘设备和高性能计算环境设计。该库提供了对多种深度学习框架的支持,包括PyTorch、TensorRT和ONNX Runtime,能够高效运行各类语言模型和多模态应用。
从个人开发者测试开源大模型,到企业搭建私有推理服务,vllm-openai 都是高效且低成本的选择。本教程将从核心概念讲起,逐步覆盖 Docker 环境准备、镜像拉取、多场景部署、结果验证及问题排查,无论你是初学者还是高级工程师,都能照着步骤完成部署。
MinerU 是一款面向开发者与科研用户的容器化应用,专为 vLLM 后端服务设计,提供高效的文档解析与处理能力。通过 Docker 容器化部署 MinerU,可以简化安装流程、确保环境一致性,并便于在不同环境中快速迁移和扩展。 本指南将详细介绍 MinerU 的 Docker 容器化部署方案,包括环境准备、镜像拉取、容器部署、功能测试及生产环境配置建议,旨在帮助用户快速搭建稳定可靠的 MinerU 服务。
无论你是刚接触大模型工具的初学者,还是需要高效管理训练任务的高级工程师,本教程都将带你一步步完成 verlai/verl 镜像的 Docker 部署——从工具认知、环境搭建到多场景部署实践,每个步骤均配备完整命令与详细说明,确保照着做就能成。
vLLM 是面向大语言模型(LLM)推理与服务的高性能引擎项目,强调高吞吐、低延迟与显存高效利用,支持将模型以 OpenAI 兼容 API 形式对外提供服务,并覆盖 GPU/TPU 等多种硬件场景,适合构建生产级模型服务。
LangGenius 官方维护的 Dify 平台镜像集合。Dify 是开源的 LLM 应用开发平台,支持可视化工作流、RAG 流水线、Agent 能力与模型管理。包含 API 后端、Web 前端、代码沙箱与插件守护进程等组件,适合自托管部署生产级 AI 应用。
Docker 官方维护的 AI 模型镜像集合(Verified Publisher),涵盖 GLM-4.7-Flash、Qwen3、GPT-OSS、DeepSeek、Kimi 等主流大语言模型,以及嵌入模型、重排序模型等,适合 AI 应用开发与部署。
n8n GmbH 官方维护的工作流自动化平台镜像集合,提供免费开源的工作流自动化工具,支持 500+ 应用集成、AI 工作流构建、自托管部署等功能,适合技术团队构建复杂的自动化流程。