使用Docker容器化部署LLM服务完整指南

使用Docker容器化部署LLM服务完整指南

在大模型时代，如何高效、稳定地部署LLM服务成为ML工程师面临的重要课题。本文将带你使用Docker完成LLM服务的容器化部署，涵盖环境准备、镜像构建和运行部署等关键步骤。

1. 环境准备

首先确保你已安装Docker和Docker Compose。建议使用具备8GB以上内存的机器以保证模型加载性能。

sudo apt update
sudo apt install docker.io docker-compose

2. 构建LLM服务镜像

我们以Llama 2为例，创建Dockerfile：

FROM nvidia/cuda:11.8.0-devel-ubuntu20.04

RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip git

WORKDIR /app
COPY . ./
RUN pip install -r requirements.txt

EXPOSE 8000
CMD ["python", "main.py"]

3. 部署配置

创建docker-compose.yml文件：

version: '3.8'
services:
  llm-server:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./models:/app/models
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]

4. 启动服务

运行以下命令启动容器：

docker-compose up --build

通过此方式，你可以在生产环境中高效部署和管理LLM服务，实现资源隔离与弹性扩展。建议结合Kubernetes进行更复杂的调度管理。

注意：本指南基于NVIDIA GPU环境，请确保你的服务器支持CUDA驱动。