基于Docker的大模型服务部署实践

基于Docker的大模型服务部署实践

在大模型微服务化改造过程中，容器化部署已成为主流实践。本文将分享基于Docker的大模型服务部署方案，为DevOps工程师提供可复现的实践路径。

环境准备

首先创建Dockerfile文件，定义基础镜像和依赖环境：

FROM python:3.9-slim

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

COPY . .
EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

部署步骤

1. 构建镜像：docker build -t model-service:latest .
2. 运行容器：docker run -d -p 8000:8000 --name model-container model-service:latest
3. 验证部署：访问http://localhost:8000/health

监控集成

建议在Docker Compose中集成Prometheus监控：

version: '3'
services:
  model-service:
    image: model-service:latest
    ports:
      - "8000:8000"
    networks:
      - model-net
    
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml

通过这种方式，可以实现大模型服务的快速部署与可观测性监控，为后续微服务治理奠定基础。