docker离线部署vllm
时间: 2025-02-25 20:12:19 浏览: 438
### 如何在离线环境中部署 VLLM 模型至 Docker
#### 准备工作环境
为了实现完全离线环境下部署 VLLM 模型,在准备阶段需要确保所有必要的依赖项都已提前下载并保存于本地服务器或机器中。这通常意味着要预先获取目标应用及其运行所需的基础镜像和其他资源。
对于构建基于 VLLM 的服务而言,可以参照类似 Harbor 这样的私有仓库解决方案来管理自定义镜像[^1]。通过这种方式可以在内部网络内分发经过调整后的镜像而无需外部互联网访问权限。
#### 构建定制化的 Docker 镜像
创建一个适合特定硬件架构(如 x86_64 或 ARM)以及操作系统版本的 Dockerfile 文件用于描述如何组装最终的应用程序镜像:
```dockerfile
FROM python:3.9-slim-buster AS builder
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt && \
rm -rf ~/.cache/pip
COPY . .
CMD ["python", "main.py"]
```
此示例假设应用程序依赖 Python 解释器执行,并且 `requirements.txt` 列出了所需的第三方库列表。需要注意的是这里使用了 `--no-cache-dir` 参数以减少缓存占用空间;同时删除了 pip 缓存文件夹进一步优化镜像大小。
#### 导入预训练模型权重
由于无法在线获取最新发布的模型参数,因此建议事先准备好这些资产并通过 USB 存储设备或其他物理介质传输给目标主机。接着利用脚本批量加载静态数据集到指定位置供后续调用:
```bash
#!/bin/bash
set -euxo pipefail
MODEL_DIR="/models/vllm"
mkdir -p "$MODEL_DIR"
tar xf "/mnt/usb/models.tar.gz" -C "$MODEL_DIR"
```
上述命令会解压缩来自 U盘根目录下的归档包并将其中的内容放置于 `/models/vllm` 路径下以便稍后由主进程读取。
#### 将镜像推送到私有注册中心
完成以上准备工作之后就可以按照常规流程打包新生成的映像并向企业内部维护的服务端推送副本了。考虑到安全性因素推荐设置强密码保护机制防止未授权方篡改内容[^3]:
```shell
docker build -t my-vllm-app:v1 .
docker tag my-vllm-app:v1 192.168.2.10/library/my-vllm-app:v1
docker push 192.168.2.10/library/my-vllm-app:v1
```
最后一步操作将会把名为 `my-vllm-app:v1` 的实例上传至位于 IP 地址为 `192.168.2.10` 的私有 Docker 注册表里等待其他节点拉取使用。
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