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# Llama 4 Scout / Maverick on Iluvatar BI-V150
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在 16×Iluvatar BI-V150 32GB 上运行 Llama 4 Scout 与 Maverick 的统一 Docker 部署仓库。
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> 本仓库合并自原先独立的 `llama4-scout-deploy` 和 `llama4-maverick-deploy`，
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> 用一个镜像 + 自动模型检测替代两套重复的 Dockerfile 和手动 profile。
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- 基础镜像：`registry.iluvatar.com.cn:10443/customer/sz/vllm0.17.0-4.4.0-x86:v7`（vLLM `0.17.0+corex`）
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- 一个镜像同时支持 Scout 和 Maverick；模型权重不打进镜像，运行时只读挂载
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- 两个模型共用 Llama 4 chunked-attention 补丁；Maverick 额外使用 FP8 量化 / FP8 MoE 补丁
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- CI 使用 ModelHub 标准 Gitea Actions：推送 `v*` 标签后构建、推送镜像并提交审核
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| 模型 | 精度 | 自动选择 | GPU 数 | 默认端口 |
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|---|---|---|---|---|
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| `Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct` | BF16 | TP8 / PP1 | 8 | 8091 |
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| `Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8` | FP8 | TP8 / PP2 | 16 | 8092 |
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## 1. 目录内容
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```text
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llama4-bi150-deploy/
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├── Dockerfile
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├── entrypoint.sh
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├── apply_patch.py # 幂等应用全部 Llama 4 补丁
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├── detect_model.py # 从 config.json 判断 Scout / Maverick
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├── verify.sh # 服务验证脚本
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├── patches/
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│ ├── 01_fp8_quant.patch # Maverick FP8 量化
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│ ├── 02_fp8_moe.patch # Maverick FP8 MoE
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│ ├── 03_llama4_chunked_attn.patch
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│ └── corexx_fp8_moe.py # 逐 expert 反量化 BF16 的 FP8 MoE 回退
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├── run.sh # 自动识别模型 + 构建 + 启动 + 等 /health
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├── docker-compose.yml # 可选
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├── .gitea/workflows/
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│ ├── docker-build-push.yml
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│ └── task_info.env
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└── README.md
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```
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BI-150 上代码放在：
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```text
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/root/xjh/llama4-bi150-deploy
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```
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该路径是 `ugly_hopper` 容器内的 `/root/xjh`，直通宿主机。
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## 2. 快速开始
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不需要传 `scout` / `maverick` 参数，`run.sh` 会读取模型目录里的 `config.json` 自动判断。
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```bash
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cd /root/xjh/llama4-bi150-deploy
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# Scout
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./run.sh /mnt/disk0/models/LLM-Research/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
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# Maverick
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./run.sh /mnt/disk0/models/LLM-Research/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8
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# 也可以用环境变量
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MODEL_HOST_DIR=/mnt/disk0/models/LLM-Research/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 ./run.sh
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# 不传参数时，依次尝试两个默认模型目录
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./run.sh
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```
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启动后会打印检测结果，例如：
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```text
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==> detected maverick: Llama 4 Maverick 17B-128E Instruct FP8 (TP8+PP2, 16 GPUs)
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model : /mnt/disk0/models/LLM-Research/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8
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TP/PP : 8/2 (16 GPUs), port=8092, name=llama4-maverick
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GPUs : 0,1,2,...,15
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```
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### 2.1 自动检测规则
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`detect_model.py` 读取 `config.json`：
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- `model_type` 必须是 `llama4`；
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- `text_config.num_local_experts == 16` → **Scout**，TP8 / PP1 / 8091；
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- `text_config.num_local_experts == 128` → **Maverick**，TP8 / PP2 / 8092；
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- 字段缺失时用目录名里的 `scout` / `maverick` 兜底；
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- 其他情况直接报错，不会用错误的 TP/PP 启动。
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容器启动时 `entrypoint.sh` 也会再检测一次。也就是说：
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- 用 `run.sh` 启动：宿主侧先检测，决定 GPU 数、容器名、健康检查端口；
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- 直接 `docker run` 挂载模型：容器内也会自动检测，按对应 TP/PP/端口启动；
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- 显式设置的 `TP` / `PP` / `PORT` / `SERVED_NAME` 会覆盖自动检测；
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- 设置 `AUTO_DETECT=0` 可关闭容器内检测；未显式设置的项仍使用 `run.sh` 在宿主侧检测出的默认值。
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### 2.2 指定 GPU
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默认使用前 `TP*PP` 张卡：Scout 用 `0-7`，Maverick 用 `0-15`。可以覆盖：
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```bash
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# Scout 使用 8-15
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GPUS=8,9,10,11,12,13,14,15 \
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./run.sh /mnt/disk0/models/LLM-Research/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct
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# Maverick 使用 0-15（默认）
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GPUS=0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15 \
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./run.sh /mnt/disk0/models/LLM-Research/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8
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```
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`run.sh` 会检查 GPU 数是否少于 `TP*PP`；少于时直接报错。
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### 2.3 额外挂载 / 额外 vLLM 参数
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```bash
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EXTRA_DOCKER_ARGS="-v /mnt/disk1:/data:ro" ./run.sh /path/to/model
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EXTRA_ARGS="--max-model-len 8192" ./run.sh /path/to/model
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# 已有镜像，不重新构建
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BUILD=0 IMAGE=registry.example.com/llama4-bi150:v1.0.0 ./run.sh /path/to/model
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# 只打印 docker run 命令
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DRY_RUN=1 ./run.sh /path/to/model
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```
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### 2.4 Docker Compose（可选）
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Compose 使用单个 `llama4` service，同样由 entrypoint 自动检测模型：
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```bash
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# Scout
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MODEL_HOST_DIR=/mnt/disk0/models/LLM-Research/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct \
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docker compose up -d --build
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# Maverick
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MODEL_HOST_DIR=/mnt/disk0/models/LLM-Research/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 \
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docker compose up -d --build
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# 指定 GPU / 端口 / 额外参数
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MODEL_HOST_DIR=/mnt/disk0/models/... \
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GPUS=8,9,10,11,12,13,14,15 PORT=8095 \
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docker compose up -d --build
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```
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## 3. 可配置项
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| 变量 | 默认 | 说明 |
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|---|---|---|
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| `MODEL_HOST_DIR` | 自动尝试两个默认目录 | 宿主机模型目录 |
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| `MODEL_MOUNT` | `/models/llama4` | 容器内挂载点 |
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| `IMAGE` | `llama4-bi150:2026-10-26` | 镜像名 |
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| `NAME` | `llama4-<kind>` | 容器名 |
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| `PORT` | Scout 8091 / Maverick 8092 | 宿主机端口 |
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| `SERVED_NAME` | Scout `llama4-scout` / Maverick `llama4-maverick` | OpenAI API 模型名 |
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| `TP` | Scout 8 / Maverick 8 | 张量并行 |
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| `PP` | Scout 1 / Maverick 2 | 流水线并行 |
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| `GPUS` | 前 `TP*PP` 张卡 | `CUDA_VISIBLE_DEVICES` |
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| `MAX_MODEL_LEN` | `4096` | 最大上下文 |
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| `MAX_NUM_SEQS` | `1` | 最大并发 |
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| `GPU_MEM_UTIL` | `0.90` | 显存利用率 |
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| `ENFORCE_EAGER` | `1` | 是否 `--enforce-eager` |
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| `AUTO_DETECT` | `1` | 容器内是否按 config 自动检测 |
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| `EXTRA_ARGS` | 空 | 额外 vLLM 参数 |
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| `EXTRA_DOCKER_ARGS` | 空 | 额外 docker 参数，如 `-v` |
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| `BUILD` | `1` | `0` 表示跳过构建 |
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| `DRY_RUN` | `0` | `1` 只打印命令 |
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`TP` / `PP` / `PORT` / `SERVED_NAME` 显式设置时优先于自动检测。
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## 4. 验证脚本
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`verify.sh` 用于检查已经启动的服务：
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```bash
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./verify.sh
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```
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它会自动查找运行中的 `llama4-bi150` 容器，读取模型挂载、端口和 served name，然后检查：
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1. `/health`
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2. `/v1/models`
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3. `/v1/chat/completions`（中文问答）
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常用用法：
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```bash
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# 指定模型目录（推荐，能准确判断 Scout/Maverick）
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./verify.sh --model-dir /mnt/disk0/models/LLM-Research/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8
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# 指定容器
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./verify.sh --container llama4-maverick
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# 额外检查图片识别（Maverick）
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./verify.sh --container llama4-maverick --with-image
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# 额外检查简单推理（期望回答 27）
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./verify.sh --container llama4-scout --with-reasoning
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# 直接指定服务地址
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./verify.sh --base-url http://127.0.0.1:8092 --served-name llama4-maverick
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```
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主要参数：
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| 参数 | 说明 |
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|---|---|
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| `--model-dir PATH` | 模型目录，用于自动判断 Scout/Maverick |
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| `--container NAME` | 容器名；默认自动查找 |
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| `--port PORT` | 服务端口；默认从模型/容器推断 |
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| `--served-name NAME` | API 模型名；默认从模型/容器推断 |
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| `--base-url URL` | 直接指定服务地址 |
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| `--timeout SEC` | 等待/请求超时，默认 180 |
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| `--with-reasoning` | 额外跑推理题 |
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| `--with-image` | 额外跑图片识别（仅 Maverick） |
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| `--skip-chat` | 只检查 health 和 models |
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脚本只依赖 `bash`、`curl`、`python3`；不需要 `jq`。返回码为 0 表示全部通过。
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在 `ugly_hopper` 内运行、没有 `docker` CLI 时，`verify.sh` 会自动探测本机 `8091` / `8092` 的 `/health`，并据此选择 Scout 或 Maverick；也可以显式传 `--model-dir` 或 `--port`。
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也可以直接查看模型检测结果：
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```bash
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python3 detect_model.py /mnt/disk0/models/LLM-Research/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 --json
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```
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## 5. CI / ModelHub 发布
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仓库已包含 ModelHub 标准 CI：
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```text
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.gitea/workflows/docker-build-push.yml
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.gitea/workflows/task_info.env
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```
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触发方式：
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```bash
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git tag v1.0.0
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git push origin v1.0.0
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```
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CI 会：
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1. 在 `amd64-ubuntu-24.04` runner 上 clone 仓库；
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2. 校验 `task_info.env`；
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3. `docker build`；
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4. 推送 `${DOCKER_REGISTRY}/${DOCKER_USERNAME}/llama-4-bi150:v1.0.0`；
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5. 调 ModelHub `image-verify` 接口提交审核。
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`task_info.env`：
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```bash
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FRAMEWORK=vllm_llama_4
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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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Maverick 支持图片输入；如果 ModelHub 要求把图文任务单独归类，请把 `TASK_TYPE` 改成平台支持的值。`image-verify/validate` 会在构建前校验，填错会直接失败。
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Runner 需要在 Gitea 实例或仓库中注册，并带有 `amd64-ubuntu-24.04` label。Runner 需要配置以下环境变量（不是仓库 secret）：
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```text
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DOCKER_REGISTRY
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DOCKER_USERNAME
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DOCKER_PASSWORD
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FIXED_TOKEN
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```
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注意事项：
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- 当前仓库默认没有打 tag，所以推送代码不会自动构建；需要手动推送 `v*` 标签才会触发。
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- Runner 必须能拉取 `registry.iluvatar.com.cn:10443` 的基础镜像；如果该仓库需要登录，请在 runner 上预登录，或自行给 workflow 增加基础镜像 registry 的 login step。
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- CI 只负责构建和推送，不负责 GPU / 模型挂载；GPU 和挂载通过 `run.sh` 或 `docker compose` 设置。
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- CI 构建机不需要 GPU，但需要足够的磁盘空间。
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- 如果仓库改名，CI 生成的镜像名会跟着变。
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## 6. 限制与注意事项
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- Scout 需要 8 张卡（TP8）；Maverick 需要 16 张卡（TP8+PP2）。16 卡机器上两者不能同时运行。
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- 当前默认 `MAX_MODEL_LEN=4096`、`MAX_NUM_SEQS=1`，适合功能验证；生产并发需要先调整显存/上下文。
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- 补丁是针对当前精确基础镜像生成的。更换基础镜像后不要直接复用，需要重新生成 diff 并在目标环境验证。
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- `--privileged --pid host -v /dev:/dev` 是 Iluvatar 运行时要求；只给 `/dev/iluvatar*` 可能报 `cudaGetDeviceCount() ... Error 1001`。
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- 模型目录只读挂载，容器不会修改宿主机模型文件。
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- 统一镜像首次使用时，建议 Scout 和 Maverick 都各跑一次 `verify.sh`；尤其是 Scout，因为镜像里也包含 FP8 MoE 补丁，需要确认共享的 `fused_moe.py` 修改没有影响 BF16 路径。
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