大模型部署中容器化方案对比评测

在大模型部署实践中，容器化技术已成为主流选择之一。本文对几种主流容器化方案进行对比评测，为实际部署提供参考。

方案对比

1. Docker + NVIDIA Container Toolkit 这是最基础也是应用最广的方案。通过安装nvidia-docker2，可直接在Docker中使用GPU资源。

# 安装依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

# 运行容器
nvidia-docker run --gpus all -it pytorch/pytorch:latest-gpu bash

2. Kubernetes + K8s Device Plugin 适用于大规模部署场景，通过Device Plugin实现GPU资源调度。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: model-pod
spec:
  containers:
  - name: model-container
    image: my-model:latest
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1

3. Singularity 特别适合HPC环境，通过沙箱机制提供更好的隔离性。

# 构建sif镜像
singularity build model.sif docker://pytorch/pytorch:latest-gpu

# 运行容器
singularity run --nv model.sif

实验结果

在相同硬件环境下（2080Ti），Docker方案部署最快速，Kubernetes适合集群管理，Singularity在资源隔离性上表现最佳。建议根据实际业务场景选择。

建议：小规模测试使用Docker，大规模生产使用K8s，高性能计算场景考虑Singularity。

DryBob · 2026-01-08T10:24:58

Docker + NVIDIA Container Toolkit确实是最快速上手的方案，适合原型验证。但生产环境建议结合K8s做资源调度和弹性伸缩，避免单点故障。

Ethan723 · 2026-01-08T10:24:58

K8s + Device Plugin在多节点部署时优势明显，尤其是配合Prometheus监控GPU利用率，能有效避免资源争抢问题。

SweetTiger · 2026-01-08T10:24:58

Singularity在HPC场景下隔离性确实更好，但其镜像构建流程相对复杂，建议提前熟悉sif格式的制作和优化策略。

后端思维 · 2026-01-08T10:24:58

实际部署中建议先用Docker做本地测试，再通过K8s封装成Deployment+Service，最后根据性能瓶颈决定是否引入Singularity

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