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Docker Build and Push / docker (push) Successful in -1m42s
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# bi_150-vllm
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本仓库保存的是从 Iluvatar BI-150 vLLM 基础镜像中提取出来的
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`vLLM 0.17.0+corex.20260420090923` Python 包代码，用于覆盖基础镜像中的
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已安装 `vllm` 目录，并重新打包生成 ModelHub 评测镜像。
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基础镜像：
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```text
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registry.iluvatar.com.cn:10443/customer/sz/vllm0.17.0-4.4.0-x86:v4.1
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```
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## 运行环境要求
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- GPU 类型：`Iluvatar_bi-150`
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- 任务类型：`text-generation`
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- 运行节点需要匹配 Iluvatar CoreX/驱动 `4.4.0` 环境。
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- 镜像中的 CoreX 运行时来自上述 `vllm0.17.0-4.4.0-x86:v4.1` 基础镜像。
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- 如果堡垒机或云平台评测节点驱动/CoreX 版本不匹配，可能出现设备初始化、
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算子加载或 CUDA graph/eager 执行相关异常。
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## ModelHub 元信息
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CI 中使用的 ModelHub 元信息位于：
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```text
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.gitea/workflows/task_info.env
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```
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当前配置为：
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```env
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FRAMEWORK=vllm_0_17_0_corex_4_4_0
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GPU_TYPE=Iluvatar_bi-150
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TASK_TYPE=text-generation
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```
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`FRAMEWORK` 不再使用通用的 `vllm`，而是使用
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`vllm_0_17_0_corex_4_4_0`。这样可以避免在 ModelHub 平台上和已有
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通用 vLLM 框架记录混淆，或被平台按相同框架名聚合/覆盖展示。
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## 仓库内容
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- `vllm/`
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从基础镜像中提取出来的 `vllm` Python 包代码。
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- `vllm-0.17.0+corex.20260420090923.dist-info/`
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对应的 Python 包元数据目录。
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- `Dockerfile`
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基于厂商基础镜像重新覆盖 `vllm` 代码并打包镜像。
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- `.gitea/workflows/`
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ModelHub CI/CD 构建、推送和审核通知 workflow。
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## 构建镜像
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在仓库根目录执行：
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```bash
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docker build --pull=false \
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--build-arg BASE_IMAGE=registry.iluvatar.com.cn:10443/customer/sz/vllm0.17.0-4.4.0-x86:v4.1 \
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-t bi_150_vllm:0.17.0-corex-4.4.0 \
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.
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```
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## 验证镜像
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确认 vLLM 包路径和版本：
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```bash
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docker run --rm --entrypoint python3 bi_150_vllm:0.17.0-corex-4.4.0 -c \
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"import vllm; print(vllm.__file__); print(vllm.__version__)"
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```
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确认 `vllm.benchmarks.lib` 已包含在镜像内：
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```bash
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docker run --rm --entrypoint python3 bi_150_vllm:0.17.0-corex-4.4.0 -c \
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"from vllm.benchmarks.lib.utils import write_to_json; print('vllm package ok')"
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```
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## 说明
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- 这个仓库是覆盖式发布仓库，不是完整上游 vLLM 源码仓库。
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- 镜像构建时保留基础镜像中的 CoreX 运行时环境，只替换 Python 层的
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`vllm` 代码和对应包元数据。
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- CI workflow 会在镜像推送前执行一次 `vllm.benchmarks.lib` 导入检查，
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避免再次出现 Python 包覆盖不完整但镜像已经推送的问题。
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