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五种用于语言模型开发的Docker容器
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了五种容器设置，帮助开发者在构思、实验和部署过程中避免工具链冲突。容器提供稳定、可复现的环境，确保GPU库、Python版本和机器学习框架的一致性，适用于大语言模型的研究和开发。每种设置具备独特的灵活性，以满足现代开发需求。
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关键要点
- 本文介绍了五种容器设置，帮助开发者在构思、实验和部署过程中避免工具链冲突。
- 容器提供稳定、可复现的环境，确保GPU库、Python版本和机器学习框架的一致性。
- 第一种设置是NVIDIA CUDA + cuDNN基础镜像，适用于中大型LLM训练和高负载推理管道。
- 第二种设置是PyTorch官方镜像，提供即用的深度学习环境，适合构建自定义架构和优化策略实验。
- 第三种设置是Hugging Face Transformers + Accelerate容器，便于语言模型的构建和部署，支持多GPU训练。
- 第四种设置是基于Jupyter的机器学习容器，适合教育工作坊和数据探索任务，提供干净的工作环境。
- 第五种设置是llama.cpp / Ollama兼容容器，支持轻量级推理和快速本地实验，适合低资源系统。
- 强大的容器设置消除了语言模型开发中的大部分摩擦，加快了迭代周期，缩短了从想法到可测试产品的时间。
