services:
  gemma4:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    image: gemma4-bi150:${TAG:-2026-10-27}
    container_name: gemma4

    # 镜像本身不设置启动命令，启动方式全部由这里决定。
    entrypoint: ["/usr/local/bin/gemma4-entrypoint.sh"]
    working_dir: /opt/gemma4

    # 容器内固定监听 80，宿主机端口由 HOST_PORT 决定（默认 24396）。
    expose:
      - "80"
    ports:
      - "${HOST_PORT:-24396}:80"

    # bridge 网络 + 端口映射；ipc host 供 vLLM/PyTorch 多卡共享内存。
    ipc: host

    # Iluvatar 运行时需要 privileged + /dev 绑定。
    # 只给 --device=/dev/iluvatar* 会在 worker init 时报
    #   cudaGetDeviceCount() ... Error 1001
    privileged: true
    pid: host

    volumes:
      - /dev:/dev
      - ${MODEL_HOST_DIR:-/mnt/disk0/models/google/gemma-4-31B-it}:/models/gemma4:ro

    environment:
      MODEL_PATH: /models/gemma4
      AUTO_DETECT: "${AUTO_DETECT:-1}"
      HOST: "${HOST:-0.0.0.0}"

      # 默认给 4 张（Gemma-4-31B 的 TP4）；GEV 只需要 2 张，
      # entrypoint 按检测出的 TP 使用前 TP 张。
      CUDA_VISIBLE_DEVICES: "${GPUS:-15,14,13,12}"

      # 容器内端口固定 80，模型名固定 llm（AGENTS.md 5.2 / 5.5）。
      PORT: "80"
      SERVED_NAME: "${SERVED_NAME:-llm}"

      # 留空时由 entrypoint 根据 config.json 自动判断。
      # 需要手动覆盖时直接设置同名环境变量即可。
      TP: "${TP:-}"
      MAX_NUM_SEQS: "${MAX_NUM_SEQS:-}"
      GPU_MEM_UTIL: "${GPU_MEM_UTIL:-}"
      ENFORCE_EAGER: "${ENFORCE_EAGER:-}"

      MAX_MODEL_LEN: "${MAX_MODEL_LEN:-8192}"
      MAX_IMAGES: "${MAX_IMAGES:-4}"
      PYTHONUNBUFFERED: "1"
      EXTRA_ARGS: "${EXTRA_ARGS:-}"

    ulimits:
      memlock: -1
      stack: 67108864

    restart: unless-stopped