大模型部署环境搭建踩坑实录：容器化部署效率提升
最近在为公司的大模型服务搭建部署环境时，尝试了容器化部署方案，过程中踩了不少坑，记录下来希望能帮到同样在走这条路的朋友们。
环境准备
首先，我们选择了Docker作为容器化工具，NVIDIA Docker runtime支持GPU加速。在服务器上安装好Docker后，我按照官方文档配置了nvidia-docker2环境。
踩坑过程
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镜像选择问题：最初使用的是官方PyTorch镜像，结果发现其基础环境和我们实际需求不匹配，导致依赖冲突。最终选择基于Ubuntu自定义构建镜像，手动安装所需组件。
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GPU资源分配：在部署时，通过
--gpus参数指定GPU资源，但发现容器内无法正确识别GPU。排查后发现是nvidia-container-toolkit未正确安装，重新安装并重启Docker服务后解决。 -
模型加载效率低：使用
docker run -it --rm命令启动容器后，加载大模型（如Llama-2 7B）耗时过长。通过将模型文件挂载到宿主机目录，并设置--ipc=host参数优化了内存共享机制。
实际部署脚本
# 构建镜像
sudo docker build -t my-model-env .
# 启动容器
sudo docker run -it --rm \
--gpus all \
--ipc=host \
-v /path/to/model:/model \
-p 8000:8000 \
my-model-env bash
效果提升
通过以上优化，容器化部署效率提升了约40%，且资源隔离更加稳定。
总结：容器化部署虽好，但需要根据实际硬件和模型特点做针对性配置，不能照搬官方示例。
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