vllm-musa-fix-tokenizer

基于 harbor.4pd.io/modelhubxc/enginex-mthreads/vllm-musa-qy2-py310:v0.8.4-release 的 tokenizer 自动修复镜像，面向 Mthreads S4000 GPU。

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（/usr/local/bin/vllm）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.4pd.io/modelhubxc/enginex-mthreads/vllm-musa-qy2-py310:v0.8.4-release

# 替换为
<this-image>

示例：

docker run -dit --name <container_name> \
  -p 38079:8000 \
  --privileged=true \
  --ipc=host \
  -v /path/to/model:/model \
  -e MUSA_VISIBLE_DEVICES=0 \
  --entrypoint vllm <this-image> \
  serve /model --served-model-name llm \
  --trust-remote-code --max-model-len 2048 --enforce-eager

构建

docker build -t vllm-musa-fix-tokenizer:latest .

CI 通过推送 v* tag 自动触发构建并推送镜像。