
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句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。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。
本仓库提供为旧版NVIDIA CUDA版本编译的vLLM镜像,旨在为无法使用最新CUDA工具包的系统提供预编译的Docker镜像。目前,该仓库提供专门针对CUDA 12.4版本编译的镜像。
vLLM是一款高吞吐量、易于使用的LLM服务引擎,它利用分页注意力(Paged Attention) 机制,实现了比传统服务方法显著更高的吞吐量。
1. 拉取镜像
bashdocker pull docker.xuanyuan.run/[镜像仓库地址]/vllm-cuda12.4:latest
2. 运行容器
基本运行命令:
bashdocker run --gpus all -p 8000:8000 docker.xuanyuan.run/[镜像仓库地址]/vllm-cuda12.4:latest \ --model [模型名称或路径] \ --port 8000
| 参数 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
--model | 指定要加载的LLM模型名称或本地路径 | --model meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf |
--port | 指定服务端口 | --port 8000 |
--gpu-memory-utilization | GPU内存利用率(0-1之间) | --gpu-memory-utilization 0.9 |
--max-num-batched-tokens | 批处理的最大token数 | --max-num-batched-tokens 4096 |
| 环境变量 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
VLLM_LOG_LEVEL | 日志级别 | info |
CUDA_VISIBLE_DEVICES | 指定可见GPU设备 | all |
bashdocker run --gpus all -p 8000:8000 docker.xuanyuan.run/[镜像仓库地址]/vllm-cuda12.4:latest \ --model meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf \ --port 8000 \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --max-num-batched-tokens 4096
服务启动后,可通过http://localhost:8000访问vLLM的API接口。
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。
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务
以下是 natecompiles/vllm 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景: