使用docker 部署latex

本文档介绍了如何使用Docker实现LaTeX环境的隔离,确保不影响系统稳定性。通过下载Ubuntu 18.04镜像,启动容器并安装LaTeX,包括安装中文语言包。接着,展示了如何制作Docker镜像,以及将主机目录挂载到容器中进行编译。最后,解释了如何启动、停止Docker容器,并能在主机上查看编译结果。

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需求描述

为了使得安装的latex不影响系统的稳定性,同时兼顾学习docker的目的,本次环境构建需要满足需求如下:

1、docker进行latex环境隔离

2、latex的数据文件全部在host上进行编辑,可以利用host提供的ide环境

3、挂载host目录给docker进行进行编译

 

实施步骤一:下载docker镜像

jeffray@jeffray:~$ sudo docker pull ubuntu:18.04
18.04: Pulling from library/ubuntu
c64513b74145: Pull complete 
01b8b12bad90: Pull complete 
c5d85cf7a05f: Pull complete 
b6b268720157: Pull complete 
e12192999ff1: Pull complete 
Digest: sha256:3f119dc0737f57f704ebecac8a6d8477b0f6ca1ca0332c7ee1395ed2c6a82be7
Status: Downloaded newer image for ubuntu:18.04

查看下载的镜像

jeffray@jeffray:~$ sudo docker image ls
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
ubuntu              18.04               735f80812f90        7 days ago          83.5MB
ubuntu              16.04               e13f3d529b1a        2 weeks ago         115MB
hello-world         latest              e38bc07ac18e        3 months ago        1.85kB

实施步骤二:启动docker镜像,安装latex

1、启动Ubuntu 1804的容器

jeffray@jeffray:~$ sudo docker run -it --rm ubuntu:18.04 bash

root@56a374364516:/# cat /etc/apt/sources.list
# See http://help.ubuntu.com/community/UpgradeNotes for how to upgrade to
# newer versions of the distribution.
deb http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ bionic main restricted
# deb-src http://archive.ubuntu.com/ubuntu/ bionic main restricted

-i, --interactive                    Keep STDIN open even if not attached

-t, --tty                            Allocate a pseudo-TTY

--rm                             Automatically remove the container when it exits


2、安装la

<think>好的,我现在需要回答用户关于如何通过Docker部署Qwen模型或服务的教程。首先,用户提到了参考的站内引用,里面提到了使用vLLM和Ollama框架,以及具体的步骤。我需要结合这些信息,整理出一个清晰的步骤指南。 首先,我应该明确用户的需求。他们想了解如何利用Docker部署Qwen模型,可能包括不同框架的选择,比如vLLM或者Ollama。根据引用内容,用户已经用Ollama部署过,现在想看看vLLM的方法。所以我的回答需要涵盖这两种方法吗?还是用户只关心vLLM?根据问题描述,用户问的是“如何通过Docker部署Qwen模型或服务”,所以可能需要涵盖不同的方法。 接下来,我需要检查引用中的具体步骤。引用1提到了准备vLLM镜像,可能需要构建自定义的Docker镜像,或者使用现有的镜像。引用2展示了如何运行容器,挂载本地模型文件,以及进入容器进行交互。这些步骤需要整合到教程中。 然后,我需要确保回答结构清晰,分步骤说明,可能包括环境准备、镜像构建、运行容器、验证部署等。同时,要遵循用户给出的格式要求,比如行内数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,不过这个问题可能不涉及数学公式,所以可能不需要。另外,需要生成相关问题,放在最后。 需要注意用户提到的系统级指令,比如使用中文回答,正确使用LaTeX语法,生成相关问题。同时,引用的部分需要自然添加标识符,比如[^1]和[^2]。此外,回答中需要引用用户提供的两个引用内容。 可能的步骤结构: 1. 环境准备:安装Docker,下载模型文件。 2. 使用vLLM框架部署: - 构建或获取vLLM镜像 - 运行容器,挂载模型目录 - 示例命令 3. 使用Ollama框架部署(如果用户之前已经用Ollama部署过,可能需要简要提及或参考) 4. 验证部署:进入容器,测试API或交互界面 5. 相关命令和配置注意事项 需要检查是否有遗漏的细节,例如模型路径的挂载方式,端口映射,以及可能需要的额外参数。引用2中的命令使用了-v来挂载本地模型到容器中,这可能是一个关键点,确保模型文件能被容器访问。 还需要考虑是否需要Dockerfile的内容,或者用户是否可以直接使用现有镜像。例如,引用1提到准备vLLM镜像,可能是指用户需要构建自定义镜像,或者从某个仓库拉取。这部分可能需要更详细的说明,比如使用官方vLLM镜像,或者如何构建包含Qwen模型的镜像。 另外,用户可能关心的是如何将模型文件放入容器中,是挂载卷还是复制到镜像里。引用2中的例子是挂载本地目录到容器,这样方便更新模型而不必重建镜像,这可能是一个推荐的做法。 在编写步骤时,要确保命令准确,例如docker run的参数,-v的正确用法,-it保持交互模式,以及可能需要的端口映射,比如开放API端口。 最后,生成的相关问题需要围绕Docker部署Qwen模型的不同方面,比如性能优化、不同框架对比、常见问题解决等。</think>### 如何通过 Docker 部署 Qwen 模型或服务教程 以下是基于Docker部署Qwen模型的两种典型方法,结合vLLM和Ollama框架的实践步骤: --- #### **方法一:使用vLLM框架部署** 1. **准备环境** - 安装Docker并启动服务 - 下载Qwen模型文件(如`Qwen2-0.5B`)到本地目录(如`D:/Qwen2-0.5b`) 2. **构建vLLM镜像** 若需自定义镜像,可编写Dockerfile: ```dockerfile FROM nvidia/cuda:12.1.0-base RUN pip install vllm WORKDIR /app ``` 构建镜像: ```bash docker build -t qwen-vllm:v1 . ``` 3. **运行容器** 挂载模型目录并启动服务: ```bash docker run -it -v D:/Qwen2-0.5b:/app -p 8000:8000 qwen-vllm:v1 \ python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /app ``` 此命令将启动API服务,可通过`http://localhost:8000`调用[^1]。 --- #### **方法二:使用Ollama框架部署** 1. **拉取Ollama镜像** ```bash docker pull ollama/ollama ``` 2. **启动容器并加载模型** ```bash docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama_qwen ollama/ollama docker exec -it ollama_qwen ollama run qwen:0.5b ``` 模型会自动下载并启动交互界面。 --- #### **验证部署** - **进入容器检查文件**: ```bash docker exec -it 容器名称 bash ls /app # 确认模型文件已挂载 ``` - **调用API测试**: ```bash curl http://localhost:8000/v1/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{ "model": "/app", "prompt": "你好" }' ``` --- #### **注意事项** - **GPU支持**:若需GPU加速,添加参数`--gpus all`并确保安装NVIDIA容器工具包 - **模型路径**:通过`-v`挂载模型目录可避免镜像臃肿,便于更新 - **资源限制**:通过`--shm-size`调整共享内存,避免大模型加载失败
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