基于Docker容器化部署大模型推理服务最佳实践
在大模型推理服务的部署过程中，容器化技术能够有效提升服务的可移植性、可扩展性和运维效率。本文将分享基于Docker部署大模型推理服务的最佳实践，涵盖从环境准备到服务启动的完整流程。
1. 环境准备
首先确保宿主机已安装Docker引擎和NVIDIA Container Toolkit（如使用GPU加速）。
# 安装Docker
sudo apt update
sudo apt install docker.io
# 安装NVIDIA Container Toolkit
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt update
sudo apt install nvidia-container-toolkit
2. 构建推理服务镜像
以Hugging Face的transformers库为例，创建Dockerfile：
FROM nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip python3-dev
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8000
CMD ["python3", "server.py"]
依赖文件requirements.txt:
transformers
torch
fastapi
uvicorn
3. 启动服务
通过Docker运行容器，挂载模型目录并暴露端口：
# 启动容器
sudo docker run --gpus all -p 8000:8000 \
-v /path/to/model:/app/model \
-v /path/to/data:/app/data \
my-model-server:latest
4. 服务验证
使用curl测试接口：
# 测试推理服务
curl -X POST http://localhost:8000/inference \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "今天天气怎么样？", "max_length": 50}'
该方法确保了模型推理服务的可复现性和高效部署，适用于多种大模型推理场景。
注意：建议在生产环境中使用Docker Compose管理多个容器服务，并结合Nginx进行负载均衡和请求路由。
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