LLM测试环境的自动化部署踩坑记录
最近在为开源大模型测试社区搭建自动化部署环境时，踩了不少坑，特此记录分享。
环境准备
我们使用Docker Compose进行环境编排，配置文件如下：
version: '3.8'
services:
model-api:
image: my-model:latest
ports:
- "8000:8000"
environment:
- MODEL_PATH=/models
- PORT=8000
volumes:
- ./models:/models
- ./config:/config
部署过程中的问题
- 权限问题：容器启动后发现模型文件无法读取，原因是volume挂载后的目录权限不对。解决方案：
chmod -R 755 ./models
chown -R 1000:1000 ./models
- 网络冲突：端口8000被占用导致服务启动失败，建议使用动态端口分配：
ports:
- "8000-8010:8000"
- 依赖缺失：测试脚本运行时报错，需要先安装依赖：
pip install -r requirements.txt
最终部署脚本
#!/bin/bash
# 部署自动化脚本
echo "开始部署LLM测试环境"
chmod -R 755 ./models
mkdir -p ./logs
export COMPOSE_PROJECT_NAME=llm_test
# 启动服务
docker-compose up -d
# 等待服务启动
sleep 10
# 运行测试
curl http://localhost:8000/health
建议社区成员在部署前先检查环境依赖，避免重复踩坑。
讨论