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

vLLM (NVIDIA Jetson 优化版) 镜像文档

概述

本镜像为 vLLM 项目针对 NVIDIA Jetson 平台的优化版本。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。本镜像由 dustynv/jetson-containers 项目构建，专门为 Jetson 边缘计算设备优化，支持在资源受限的嵌入式平台上运行大语言模型推理服务。更多项目细节可参考上游仓库：vllm-project/vllm。

核心功能与特性

• 高效推理引擎：采用 PagedAttention 技术优化注意力键值缓存（KV 缓存）的内存管理，几乎消除内存浪费，显著提升推理吞吐量（相比 Hugging Face Transformers 提升最高 24 倍）。
• OpenAI 兼容 API：提供与 OpenAI API 兼容的 RESTful 接口，支持无缝集成现有应用和服务，便于部署和迁移。
• Jetson 平台优化：针对 NVIDIA Jetson 平台（L4T R36.4+）进行深度优化，充分利用 CUDA 12.6/12.8 和 TensorRT 等硬件加速能力，适配边缘计算场景。
• 丰富的模型支持：支持 Hugging Face 模型库中的主流大语言模型，包括 LLaMA、Mistral、Qwen 等系列，支持量化（bitsandbytes）和多种优化技术（Flash Attention、xformers 等）。
• 完整依赖集成：预装 PyTorch、Transformers、Diffusers 等深度学习框架，以及 Flash Attention、Triton、CUTLASS 等性能优化库，开箱即用。

使用场景与适用范围

• 边缘 AI 推理服务：在 NVIDIA Jetson 设备上部署大语言模型推理服务，适用于边缘计算、IoT 设备、机器人等场景。
• 本地私有化部署：需要本地部署大语言模型服务，保护数据隐私，避免依赖云端 API 的场景。
• 开发与测试环境：为 LLM 应用开发提供本地测试环境，支持快速迭代和调试。
• 资源受限环境：在计算资源有限的边缘设备上运行轻量级或量化后的大语言模型。

使用方法与配置说明

系统要求

• 硬件平台：NVIDIA Jetson 设备（AGX Xavier、Xavier NX、Orin 等）
• 软件要求：JetPack 5.1+ / L4T R35.x+ 或 JetPack 6.0+ / L4T R36.4.0+
• CUDA 版本：CUDA 12.6 或 12.8

基础部署（使用 jetson-containers）

推荐使用 jetson-containers 工具自动选择兼容的镜像版本：

bash
# 自动选择兼容版本并运行
jetson-containers run $(autotag vllm)

# 或指定具体版本
jetson-containers run dustynv/vllm:0.9.3-r36.4.0-cu128-24.04

手动 Docker Run 部署

如需手动运行，可使用以下命令：

bash
sudo docker run --runtime nvidia -it --rm --network=host \
  -v /path/to/models:/models \
  -v /path/to/data:/data \
  dustynv/vllm:0.9.3-r36.4.0-cu128-24.04 \
  python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 \
  --port 8000

Docker Compose 配置示例

yaml
version: '3.8'

services:
  vllm:
    image: dustynv/vllm:0.9.3-r36.4.0-cu128-24.04
    container_name: vllm-server
    runtime: nvidia
    network_mode: host
    volumes:
      - ./models:/models
      - ./data:/data
      - ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface
    environment:
      - HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=${HUGGING_FACE_HUB_TOKEN}
    command: >
      python -m vllm.entrypoints.openai.api_server
      --model mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
      --port 8000
      --host 0.0.0.0
    restart: unless-stopped

配置参数说明

vLLM 支持丰富的命令行参数，常用配置包括：

• --model：指定模型路径或 Hugging Face 模型标识符
• --port：API 服务端口（默认 8000）
• --host：绑定地址（默认 0.0.0.0）
• --tensor-parallel-size：张量并行度（多 GPU 推理）
• --gpu-memory-utilization：GPU 内存利用率（0.0-1.0）
• --max-model-len：最大序列长度
• --quantization：量化方法（awq、gptq、squeezellm 等）
• --trust-remote-code：允许执行远程代码（某些模型需要）

更多参数说明请参考 vLLM 官方文档。

版本说明

本镜像提供多个版本标签，建议根据 Jetson 平台和 CUDA 版本选择：

• 0.9.3（latest）：最新稳定版本，推荐使用
• 0.9.2、0.9.0：较新版本
• 0.8.x：稳定版本系列
• r36.4.0-cu128-24.04：针对 L4T R36.4.0、CUDA 12.8、Ubuntu 24.04 的特定构建

参考与更多信息

• 上游项目：vllm-project/vllm
• 官方文档：vLLM Documentation
• Jetson 容器项目：dustynv/jetson-containers
• PagedAttention 论文：Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention