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docker加速新上映_docker加速镜像(2024年11月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

docker加速

LLama3加速秘籍𐟔劥˜🯼Œ大家好！今天我想和大家分享一下如何用TensorRT和Triton来加速LLama3模型的推理。这个教程是基于我之前的经验总结出来的，希望能帮到你们。环境准备 𐟌 首先，你需要准备一个带有GPU和NVIDIA Docker的主机。我个人推荐使用智星云，比如GPU3090，24G显存，宿主机内存至少30G，磁盘200G，驱动版本大于535，CUDA 12.1。机器类型选择云主机，性能模式普通性能，GPU类型GeForce RTX3090，显存24G。下载仓库 𐟓劦Ž夸‹来，创建代码目录，如果还没有的话。然后下载TensorRT-LLM仓库，这里用v0.8.0稳定版本： bash cd ~ mkdir codeRepo && cd codeRepo git clone -b v0.8.0 下载模型 𐟓报ˆ›建模型目录，如果还没有的话： bash mkdir -p /root/model_repository 然后下载模型： bash cd /root/model_repository git clone 组织目录 𐟓‚ 红色部分是本次部署需要的：拉取容器 𐟚⊤𘋨𝽦𞃨€—时，建议调大网络带宽： bash docker pull nvidia/cuda:12.1.0-devel-ubuntu22.04 启动容器 𐟚€ 进入仓库： bash cd TensorRT-LLM 启动容器： bash docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all -v $(PWD):/TensorRT-LLM -v /root/model_repository:/model_repository --entrypoint /bin/bash -it --workdir /TensorRT-LLM nvidia/cuda:12.1.0-devel-ubuntu22.04 安装依赖 𐟛 ️ 进入容器后，安装依赖： bash apt-get update && apt-get -y install python3.10 python3-pip openmpi-bin libopenmpi-dev 安装稳定版本TensorRT-LLM，下载依赖比较耗时。希望这个教程能帮到你们！如果有任何问题，欢迎在评论区留言，我们一起讨论解决。𐟘Š

破解群晖Docker镜像拉取难题：搭建加速服务的最佳方案！

这两天docker hub是不是用不了，阿里，华为加速镜像都不行？

云计算学习指南：从零到一的进阶之路𐟓ˆ 想要快速掌握云计算技术并拿到心仪的offer？𐟏… 跟随以下六大阶段，你的云计算学习之旅将更加高效！ 𐟌 网络基础阶段：从基础网络到高级网络，掌握企业网络搭建、维护和安全防护的技能。 𐟖寸 Linux基础阶段：管理Linux服务器系统和服务，编写Shell脚本，了解Firewalld防火墙安全知识。 𐟚€ 优化与高可用阶段：掌握网站架构优化、主流集群部署方式、服务器和集群的缓存及加速技术。 𐟌䯸虚拟化与云平台阶段：了解主流虚拟化技术及其性能优化，为企业设计、部署和管理各种云平台技术方案，解决云平台相关故障，掌握Docker容器及其主流集群技术。 𐟤– 自动化运维和Python阶段：具备Python脚本编程能力，使用Python实现自动化运维技术，为企业提供各种自动化运维解决方案，自主搭建部署Kubernetes基础环境。 𐟏�ubernetes阶段：自主搭建部署Kubernetes基础环境，利用Kubernetes技术为企业提供各种自动化运维解决方案。适合学习云计算的人群：零基础的小白或基础薄弱者跨行业转行者大专及以上学历者对云计算感兴趣并希望快速入门者应届毕业生和在校学生按照这六大阶段逐步学习，你将能够系统地掌握云计算技术，为未来的职业发展打下坚实的基础！𐟌Ÿ

𐟚€解决Docker镜像拉取难题！ 𐟘뤽 是否遇到过Docker镜像下载困难的问题？尤其是在拉取大模型或大数据框架的镜像时，速度慢得让人崩溃！别担心，我们为你提供了一套高效的解决方案！ 𐟒ᦈ‘们的方法简洁有效，能够加速下载速度，让你不再为慢速下载而烦恼。无需修改代码，添加新的镜像包变得轻而易举。 𐟔„我们的服务稳定可靠，更新实时，每天都会检查同步情况，确保你始终能够获取到最新的镜像。 𐟒ꦭ䥤–，我们的镜像层(blob)会缓存在第三方对象存储上，以减少重复下载和加速访问速度。而且，我们还计划对内容进行检测，确保镜像的完整性和安全性。 𐟚€现在就开始使用吧！只需在拉取镜像时增加前缀，例如：docker.io/library/busybox 变为 m.daocloud.io/docker.io/library/busybox，即可享受加速下载的乐趣！单次单镜像同步操作简单快捷，让你轻松搞定Docker镜像拉取难题！

𐟔娽嘆倫𑧚„五大超强功能𐟚€ 𐟒𛧽‘盘轻松挂载：无论是clouddrive2还是alist，都能让你随时随地访问网盘资源，轻松实现文件共享。 𐟌科学网络环境：一键设置，全屋网络立刻变为科学网络环境，畅游网络无阻碍。 𐟎𘦈加速神器：无需额外开启加速器，打游戏更流畅，告别卡顿烦恼。 𐟚€负载均衡加速：多条网线接入，网速瞬间翻倍，满足你各种网络需求。 𐟓愯cker应用广泛：几乎所有软件都能在Docker中找到并运行，稳定可靠，24小时不间断服务。 𐟒ᦎ訍使用倍控4㗲.5G口、2+16内存的软路由设备，功能强大，性价比高，满足你日常所有网络需求！𐟌Ÿ

软路由升级！R5C详解如果你还在用友善NnanoPi R2S作为软路由，是时候考虑升级了！虽然R2S在硬件配置上非常适合软路由，但它在多任务处理和网口性能上还存在一些限制。让我们来详细看看R2S的优缺点，以及一个更强大的替代品——友善NnanoPi R5C。 𐟔砥‹善NnanoPi R2S：优点与不足 NanoPi R2S配备了RK3328 CPU，拥有两个千兆网络接口和1G DDR4内存。友善电子团队为它专门移植了OpenWrt系统，支持Docker CE，完全开源，非常适合企业物联网二次开发和个人定制NAS。它的外观精致小巧，采用一体化CNC氧化铝外壳，运行功耗低。整套设备价格不到200元，性价比极高。然而，R2S更适合新手或对功能需求不高的用户。它主要适用于拨号、端口转发、主路由管理AP设备、去广告、挂网盘、游戏加速和DDNS外网访问等基本功能。由于1G内存的限制，多程序开启时CPU占用大，导致温度升高，可能会影响系统稳定性。此外，R2S的网口性能也不尽人意，其中一个网口是原生的千兆RTL8211E，另一个是通过USB3.0转千兆网口RTL8153B实现的，实际使用中可能达不到千兆带宽。 𐟆• 友善NnanoPi R5C：升级选择如果你觉得R2S已经无法满足你的需求，可以考虑友善NnanoPi R5C。这款开发板去年上市，外观和体积与R2S相似，但性能更强大。它采用瑞芯微RK3568B2作为主控处理器，配备4GB LPDDR4x内存和32GB eMMC闪存，并支持TF卡启动和运行FriendlyWrt等系统。 R5C的接口丰富，布局紧凑，主板尺寸只有58x58mm，可选配一体化CNC氧化铝外壳。它带有1个HDMI输出接口，可运行Android、Buildroot、Debian、Ubuntu桌面等系统，也可以用作命令行模式。此外，R5C还支持4K60p H.265/H.264等格式视频解码播放。它还拥有2个USB 3.0接口和1个M.2无线网卡接口。 𐟔 总结如果你对软路由的性能有更高要求，或者希望获得更好的用户体验，友善NnanoPi R5C是一个不错的选择。它不仅在硬件配置上更加强大，而且在软件支持上也更加完善。无论是企业应用还是个人使用，R5C都能提供更加稳定和高效的网络服务。

NAS镜像加速，简单搞定！最近实在是受不了那些视频网站降画质、削减VIP权益的套路了，气得我直接入手了一台NAS。选了极空间，性价比高，国产品牌里系统、软件表现也不错，真是偷笑啊！𐟘„ 不过，刚上手就遇到个大问题——Docker镜像下载速度慢得让人抓狂。网上搜了一圈国内的Docker仓库，结果全都失效了。正当我准备放弃的时候，无意中点进一个失效仓库的主页，发现了一个无需魔法的方法，亲测有效！𐟑 方法其实很简单，就是手动配置Docker的仓库地址。之前我一直用的是官方的Docker仓库，速度慢得让人抓狂。后来在失效仓库的主页上看到，可以通过手动配置国内的Docker仓库地址来加速下载。具体步骤如下：打开Docker的配置文件。找到Docker的仓库地址配置项。将官方仓库地址替换为国内的Docker仓库地址。保存配置文件，重新启动Docker服务。就这么简单！自从用了这个方法，Docker镜像下载速度瞬间提升了好几倍，简直救命啊！𐟚€ 所以，如果你也遇到类似的问题，不妨试试这个方法，简单有效，亲测有效！𐟒ꀀ

AMD在11月26日发布的ROCm 6.3版本更新中，包含了以下主要内容： #动态连更挑战# • SGLang集成：ROCm 6.3集成了SGLang，这是一个专为AMD Instinct GPU优化的运行时环境，用于加速AI推理，特别是针对大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLM）。SGLang能够实现高达6倍的吞吐量提升，并且由于其Python集成和预配置的ROCm Docker容器，使得部署更加便捷。 • FlashAttention-2重新设计：FlashAttention-2是对FlashAttention的重新设计，用于优化AI训练和推理。与FlashAttention-1相比，FlashAttention-2在反向传播和前向传播上实现了高达3倍的速度提升。 • 全新Fortran编译器：AMD推出了全新的Fortran编译器，支持直接GPU offload，兼容旧版本，并与HIP内核和ROCm库无缝集成，为Fortran开发者提供了更强大的GPU计算能力。 • 增强的计算机视觉库：ROCm 6.3增强了计算机视觉库，包括rocDecode、rocJPEG和rocAL，分别支持AV1编解码、GPU加速JPEG解码和更好的音频增强功能，为图像和视频处理应用提供了更强大的支持。 • 多节点FFT支持：ROCm 6.3在rocFFT中引入了多节点FFT支持，使得高性能分布式FFT计算成为可能，简化了多节点扩展，降低了开发者的复杂性，并使得跨大规模数据集的无缝扩展成为现实。 • Omnitrace和Omniperf重命名：ROCm 6.2中引入的Omnitrace和Omniperf在ROCm 6.3中被重命名为ROCm System Profiler和ROCm Compute Profiler，以增强可用性、稳定性，并与当前ROCm分析生态系统无缝集成。这些更新标志着ROCm平台在AI、机器学习和高性能计算（HPC）工作负载上的性能和可扩展性方面迈出了重要一步，同时也体现了AMD对开源精神的拥抱和对开发者需求的持续响应。

Qwen2.5助我斩获大模型推理冠军𐟏† 最近，我有幸参加了第二届世界科学智能大赛的大模型逻辑推理赛道。经过几个月的激烈角逐，从初赛到决赛，再到总决赛，终于在上周末迎来了最终的答辩和颁奖典礼。𐟎‰ 𐟓š 赛题概述：比赛的赛题主要是逻辑推理的单项选择题，评判标准是大模型预测答案的准确率。 𐟔 比赛难点：比赛环境限制在32G V100环境下使用docker镜像推理，且推理时间只有4小时。 𐟒ᠧ햧•奈†享：在比赛初期，大家主要使用Qwen1.5 32b或72b基座模型进行微调，并进行2bit或4bit量化。然而，随着比赛的进行，Qwen2.5的全系列模型问世，直接改变了比赛的格局。我的策略是利用GPT4和DeepSeek合成的数据上进行微调，采用4bit量化，并使用VLLM推理加速和多模集成。 𐟌Ÿ 最终成绩：凭借Qwen2.5强大的推理能力，我成功斩获了终榜的第一名。这真是让人感慨，Qwen的实力真是无与伦比！ 𐟌ˆ 结语：这次比赛让我深刻体会到，好的工具和策略对于取得成功至关重要。Qwen2.5无疑是一个强大的武器，它帮助我在这场激烈的大模型逻辑推理比赛中脱颖而出。𐟏†

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