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All checks were successful
Docker Build and Push / docker (push) Successful in 1m14s
Add fix_tokenizer.py, vllm_wrapper.sh, Dockerfile, and README for automatic tokenizer_config.json repair on Iluvatar BI-100 vLLM images.
bi100-tokenizer-patch
基于 harbor-contest.4pd.io/luopingyi/bi100/vllm:0.6.3 的 tokenizer 自动修复镜像。
问题背景
部分模型的 tokenizer_config.json 存在以下问题,导致 vLLM 服务启动失败:
| 错误 | 原因 |
|---|---|
ValueError: Tokenizer class TokenizersBackend does not exist |
tokenizer_class 不是 transformers 合法类名 |
AttributeError: 'list' object has no attribute 'keys' |
extra_special_tokens 为 list 格式,transformers 要求 dict |
修复方式
构建时将镜像内的 vllm 二进制替换为同名 wrapper 脚本,原二进制重命名为 vllm_real。
容器启动时 wrapper 自动检测 tokenizer_config.json:
- 存在问题 → 将 tokenizer 文件复制到
/tmp/fixed_tokenizer/并修复,追加--tokenizer /tmp/fixed_tokenizer参数后调用vllm_real - 无问题 → 直接调用
vllm_real,行为与原镜像完全一致
原始模型目录不做任何修改。
使用方式
原始 docker run 命令只需替换镜像名,其他参数不变:
# 原镜像
harbor-contest.4pd.io/luopingyi/bi100/vllm:0.6.3
# 替换为
<this-image>
示例:
docker run -dit --name <container_name> \
-p <port>:8000 \
-v /lib/modules:/lib/modules -v /dev:/dev \
--device=/dev/iluvatar0:/dev/iluvatar0 \
-v /path/to/model:/model \
--entrypoint vllm <this-image> \
serve /model --port 8000 --served-model-name llm \
--max-model-len 2048 --gpu-memory-utilization 0.9 \
--enforce-eager --trust-remote-code -tp 1
构建
docker build -t bi100-tokenizer-patch:latest .
CI 通过推送 v* tag 自动触发构建并推送镜像。
Description
Languages
Python
76.2%
Shell
13.8%
Dockerfile
10%