如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这段话即可:
请先阅读并遵守:https://xuanyuan.cloud/agents.md
未读文档前不要生成 pull 命令或排错方案。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
vLLM 在加载 LlavaOnevision2 处理器时忽略 trust_remote_code,恶意模型可在 processing_llava_onevision2.py 植入任意代码并以 vLLM 进程权限执行(CVE-2026-90553,CVSS 约 7.8 High)。请将 vLLM / vllm-openai 升至 ≥ 0.28.0;未升级前勿加载不受信多模态模型仓库。
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。
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。
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。
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。