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redhat/granite-3.1-8b-instruct Docker 镜像 - 轩辕镜像

granite-3.1-8b-instruct
redhat/granite-3.1-8b-instruct
IBM的Granite 3.1大型语言模型(LLM),针对本地大型语言模型运行进行了优化
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IBM Granite 3.1 LLM Docker镜像文档

镜像概述和主要用途

本Docker镜像预配置用于运行IBM的Granite 3.1大型语言模型(LLM),针对本地大型语言模型操作进行了优化,支持128k token上下文长度。镜像包含所有必要的依赖项、库和运行时环境,可实现Granite 3.1模型的无缝部署与交互。

核心功能和特性

  • 基础镜像:基于轻量级ubi9基础镜像构建,确保运行环境精简高效
  • 模型运行时环境:集成llama.cpp作为模型服务运行时,提供稳定的模型推理能力
  • 上下文长度支持:原生支持128k token的超长上下文处理
  • 完整依赖集成:内置所有必要的依赖库和运行时组件,无需额外配置即可启动

使用场景和适用范围

  • 本地环境下的LLM模型部署与测试
  • 开发环境中快速集成Granite 3.1模型进行应用开发
  • 需要本地运行大语言模型且对上下文长度有较高要求的场景
  • 轻量级LLM服务部署,支持命令行交互和API访问

使用方法和配置说明

CLI模式运行

通过以下命令以命令行交互模式启动镜像:

bash
docker run --ipc=host -it redhat/granite-3.1-8b-instruct

参数说明:

  • --ipc=host:使用主机的IPC命名空间,优化内存共享性能
  • -it:启用交互式终端,支持命令行交互
OpenAI兼容API服务器模式运行

通过以下命令启动OpenAI兼容的API服务器:

bash
docker run --network=host --ipc=host -it redhat/granite-3.1-8b-instruct -s

参数说明:

  • --network=host:使用主机网络模式,便于API端口暴露和访问
  • --ipc=host:优化内存共享性能
  • -s:启动模型服务模式,开启OpenAI兼容API接口
  • -it:保持终端交互能力,便于查看服务运行日志
查看更多 granite-3.1-8b-instruct 相关镜像 →
redhat/granite-3-8b-instruct logo
redhat/granite-3-8b-instruct
by Red Hat, Inc.
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IBM的Granite 3.0大型语言模型(LLM),优化用于本地大型语言模型操作
32.4K pulls
上次更新:1 年前
redhat/granite-3-3b-a800m-instruct logo
redhat/granite-3-3b-a800m-instruct
by Red Hat, Inc.
认证
预配置的Docker镜像,用于运行IBM的Granite 3.0大型语言模型(LLM),针对本地大型语言模型操作进行了优化
11.2K pulls
上次更新:1 年前
redhat/granite-3-1b-a400m-instruct logo
redhat/granite-3-1b-a400m-instruct
by Red Hat, Inc.
认证
IBM's Granite 3.0 large language model (LLM), optimized for local large language model operations
81.6K pulls
上次更新:1 年前
redhat/granite-7b-lab-gguf logo
redhat/granite-7b-lab-gguf
by Red Hat, Inc.
认证
Granite-7b-lab模型的4位量化版本Docker镜像,通过4位量化技术降低模型资源占用,实现高效部署,适用于资源受限环境下的大型语言模型应用。
55.8K pulls
上次更新:1 年前
ai/granite-docling logo
ai/granite-docling
by Docker
认证
Granite Docling是一个多模态图文转文本模型,专为高效文档转换设计,保留Docling核心功能并与Docling Documents无缝集成。
110K+ pulls
上次更新:3 个月前
redhat/instructlab logo
redhat/instructlab
by Red Hat, Inc.
认证
一个模型无关的开源AI项目,旨在促进对大型语言模型(LLMs)的贡献。
410K+ pulls
上次更新:1 年前

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oldzhang

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