DeepSeek-容器化(Docker)部署vLLM和Open WebUI

最新推荐文章于 2025-10-15 14:06:40 发布
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#docker #容器 #运维 #deepseek #服务器 #ollmam #linux

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在docker容器中运行vllm部署deepseek-r1大模型
qq_26572567的博客
02-28 2221
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DeepSeek本机部署(基于Ollama和Docker管理）
2302_79135989的博客
01-31 2万+
基于Docker和Ollama管理的本地最强模型部署
vllm-openai Docker 部署手册
最新发布
java_logo的专栏
10-15 1186
vllm-openai是基于vllm推理框架封装的Docker镜像，提供OpenAI API兼容层，支持高效运行大语言模型。核心功能包括优化的动态批处理、内存管理和多GPU并行计算，兼容Llama3、Mistral等主流开源模型。部署方案分三种：快速测试部署、持久化目录挂载和企业级Docker Compose管理。安装需配置Docker环境和NVIDIA GPU支持，通过API测试验证服务可用性。常见问题涉及GPU配置、内存优化和API密钥设置，适用于开发者测试、企业私有化部署等场景。
DeepSeek本地部署详细指南
热门推荐
m0_56896669的博客
02-01 14万+
通过上述步骤，你可以在本地成功部署DeepSeek模型，并通过Ollama或Open Web UI与模型进行交互。本地部署不仅能够保护数据隐私，还能根据需求灵活调整模型参数，满足不同场景下的使用需求。如果你在部署过程中遇到任何问题，可以在评论区留言，我们将一起解决。希望这篇教程能帮助你顺利部署DeepSeek模型，开启高效开发的新旅程！
使用vllm docker容器部署大语言模型
yuanlulu的博客
02-11 1万+
假设"deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B"被下载到了/mnt/llm_deploy/目录下，则模型的绝对路径是/mnt/llm_deploy/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B，后面部署会用到这个目录。上面映射了目录/mnt/llm_deploy/到容器内部的/home/llm_deploy，则容器内看到的模型目录是/home/llm_deploy/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B。搜索最新的vllm镜像。
vllm docker容器部署大语言模型
zxw的博客
06-10 2558
使用vllm docker容器部署大语言模型。
体验Deepseek+WebUI 本地部署(Docker部署版）（二）
weixin_38861218的博客
02-28 1746
Deepseek通过Docker 来快速部署，搭配Open WebUI展示。
deepseek篇002.2--Windows搭建Docker+Open-WebUI部署本地模型中可能出现的问题
qq_58259227的博客
02-27 642
在上一篇部署中，如果出现了webui界面正常打开，但是找不到本地有大模型。更改 openui设置，使其ollama端口指向当前ip。更改ollama的api连接地址，修改为。刷新界面，等待一会儿。
vllm+openweb-ui部署deepseek-r1
02-25
### 部署带有 VLLM 和 OpenWeb-UI 的 DeepSeek-R1 为了实现包含VLLM (Very Large Language Model)和OpenWeb-UI的DeepSeek-R1部署，可以遵循如下方法： #### 准备工作环境 确保已经安装并配置好Docker以及相关依赖...
Docker安装分布式vLLM
make_progress的博客
02-14 2740
vLLM是一个快速且易于使用的LLM推理和服务库，适合用于生产环境。单主机部署会遇到显存不足的问题，因此需要分布式部署。
在docker中使用vLLM部署大模型
m0_52827625的博客
04-11 4334
注意，如果在启服务的时候遇到了下面这个错误，需要进入到模型所在的文件夹，找到config.json，修改其中的max_position_embeddings字段和你的max_model_len匹配。这里注意，–limit-mm-per-prompt参数尽量加上，如果不加的话，一个对话里最多只能有一张图片，多了就会报错400，这里我随便设成了5，一个对话中对于5张图片就会报400。这个网站就可以实现，直接把转换内容替换到上面 “url” 的值就可以了，因为那个编码太长了，贴一张图片作为例子。
Docker容器本地部署VLLM大模型推理框架-Qwen3系列
weixin_44822312的博客
09-04 1625
本文介绍了如何在 Docker 容器中部署 VLLM 大模型推理框架（以 Qwen3-14B 为例）。首先阐述了 Docker 容器化的优势，包括资源隔离、快速部署、可扩展性和安全性。接着详细讲解了环境准备步骤：设置 WSL2 网络、安装 NVIDIA 驱动、配置 Docker 以及下载 VLLM 镜像。重点说明了 NVIDIA Container Toolkit 的作用及安装方法，该工具包使 Docker 容器能够访问宿主机的 GPU 资源。最后提供了 VLLM 镜像的国内下载源，帮助用户快速完成部署。
docker 环境 部署vllm + deepseek -7B
XIAOTONGZHU的博客
03-10 2695
指定模型参数类型，可选项为 auto (自行根据情况加载) 、float32、bfloat16、float16等，可自行查阅部署模型可选参数类型有哪些，不知道的情况可选 auto。启用模型的自动工具选择能力，允许模型根据用户输入和预定义的工具列表，自动决定是否需要调用工具以及选择具体的工具。为容器分配一个伪终端（pseudo-TTY），使容器的输出格式化为终端友好的形式（如支持颜色、光标移动）。--served-model-name deepseek-7B 这个参数请求的时候需要用的。
docker部署大模型（vllm+openwebui）
weixin_44083952的博客
04-25 809
系统环境：ubuntu-22.04.5-server版显卡：8*L20（48G）使用模型：Qwen/QwQ-32B。
内网环境使用Docker部署Qwen2模型-vLLM篇
u012374012的专栏
09-09 6269
在此之前，我们已成功利用Docker与Ollama框架，在内网环境中部署了Qwen2模型。下面我们再来看一下使用Docker与vLLM框架部署Qwen2模型。
vLLM Docker部署：容器化推理服务最佳实践
gitblog_00954的博客
09-18 1321
你是否还在为LLM（Large Language Model，大语言模型）推理服务的部署而头疼？算力成本高、内存占用大、服务扩展性差——这些问题正在成为AI落地的主要障碍。vLLM作为高性能推理引擎，通过PagedAttention技术将吞吐量提升5-20倍，但传统部署方式仍面临环境依赖复杂、版本冲突频发、资源利用率低等问题。本文将通过Docker容器化技术，提供一套生产级部署方案，让你30分钟内...
一次性搞定：用 vLLM 容器部署 Qwen2.5-VL 并无缝接入本地 Chatbox
qqxdh的博客
03-29 5092
在本地部署一个多模态的大模型并不一定需要天花乱坠的 DevOps 大工程，也不需要写上一堆 Python 代码来启动后端 API。有了容器和vLLM，以及类似Chatbox这样的可视化界面，一条命令就能搞定服务，全程无痛。也希望这样的方法能帮到更多需要低门槛部署大模型、或希望私有化守护数据安全的团队，一起把技术创新落到实处。
【小白教程】本地部署VLM-R1模型（使用Docker）
m0_69855053的博客
04-21 2579
通过Docker本地部署VLM-R1大模型，详细教程。
【Ragflow】18.更好的推理框架：vLLM的docker部署方式
兴趣使然的创作者
04-16 2450
看到不少人说“Ollama就图一乐，生产环境还得用vLLM”。本文决定使用docker对vLLM进行部署，并解决模型配置中，IP地址的硬编码问题。
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