docker使用vllm

### 使用 vLLM 在 Docker 容器中的方法为了在 Docker 中使用 vLLM，通常需要遵循几个关键步骤来准备环境并运行相应的服务。下面提供了一个详细的指南。 #### 准备工作确保安装了适当版本的 Docker 和 Docker Compose[^2]： ```bash docker -v docker-compose -v ``` 这些工具对于构建和管理复杂的多容器应用至关重要。 #### 创建自定义镜像考虑到 vLLM 是一个特定于大型语言模型处理的任务，可能需要定制化的 Python 环境和支持 GPU 加速的能力。可以通过 `Dockerfile` 来创建适合 vLLM 运行的基础镜像。这里假设已经有一个适用于 vLLM 的基础镜像存在；如果不存在，则需先基于官方 PyTorch 或 TensorFlow 镜像制作支持 CUDA/GPU 的新镜像，并在其上安装必要的依赖项。一旦有了合适的镜像，就可以通过如下方式保存更改以便后续重复利用[^3]: ```bash docker commit <container_id> my-vllm-image:latest ``` #### 编写配置文件针对 VSCode Remote-Containers 插件的支持，可以编写 `.devcontainer/devcontainer.json` 文件以简化开发流程[^4]。此 JSON 文件应指定所需的扩展插件和服务配置，例如： ```json { "name": "vLLM Development Environment", "dockerComposeFile": "./docker-compose.yml", "service": "vllm-service", "workspaceFolder": "/workspace/vllm-project" } ``` 同时还需要配套的 `docker-compose.yml` 文件用于描述多个相互关联的服务组件及其启动参数。 #### 启动与停止容器当一切就绪之后，便能轻松地开启或关闭包含 vLLM 应用程序在内的整个集群。要优雅地中止正在执行的操作，可采用以下命令[^1]： ```bash docker container stop my_vllm_container ``` 这会向目标容器发送 SIGTERM 信号，允许其安全退出而不丢失数据。 #### 设置网络连接为了让不同主机上的客户端能够访问到部署好的 API 接口，合理规划容器间的通信机制非常重要。比如，在创建实例时指明所使用的网络类型有助于提高系统的稳定性和性能表现[^5]： ```bash docker run -itd \ --name=my_vllm_service \ --network=host \ my-vllm-image:latest ``` 上述例子展示了如何将新建的服务绑定至宿主机器相同的 IP 地址空间内，从而实现高效的数据交换过程。

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