大模型部署环境配置踩坑日记：Docker容器化失败原因
在将大模型部署到生产环境时，我们采用了Docker容器化方案以确保环境一致性。然而，在实际操作中遇到了多个棘手问题，特此记录。
1. 内存不足导致容器崩溃
最初部署时，使用默认的Docker资源限制，模型加载后频繁出现OOM（Out of Memory）错误。解决方案是增加容器内存限制：
# 启动容器时指定内存限制
sudo docker run -m 16g --memory-swap 20g model-container:latest
2. CUDA驱动版本不兼容
在使用NVIDIA GPU加速时，发现模型推理报错。通过nvidia-smi检查发现容器内CUDA版本与宿主机不一致。通过以下方式解决：
# 构建Dockerfile时指定CUDA版本
FROM nvidia/cuda:11.8-runtime-ubuntu20.04
# 安装对应版本的PyTorch
RUN pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
3. 模型路径挂载权限问题
容器内模型文件读取失败，通过检查发现是volume挂载权限问题：
# 启动时添加用户映射
sudo docker run -v /path/to/model:/model:ro --user $(id -u):$(id -g) model-container:latest
4. 端口冲突问题
容器启动时报端口占用错误，使用以下命令排查并解决：
# 查找占用端口的进程
lsof -i :8080
# 杀死进程后重启容器
sudo docker stop $(docker ps -aq) && sudo docker run -p 8080:8080 model-container:latest
这些经验教训提醒我们在部署前必须做好充分的环境测试和资源规划。
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