如何快速部署YaLM-100B：从零开始的完整Docker配置教程

2026-01-29 12:39:51作者：范垣楠Rhoda

YaLM-100B是一款拥有1000亿参数的预训练语言模型，通过Docker容器化部署可以大幅简化环境配置流程。本教程将带你从零开始，通过简单几步完成YaLM-100B的Docker部署，即使是新手也能轻松上手。

📋 准备工作：环境与依赖检查

在开始部署前，请确保你的系统满足以下条件：

已安装Docker Engine（推荐20.10+版本）
已配置NVIDIA Container Toolkit（支持GPU加速）
至少200GB可用磁盘空间（用于模型文件和镜像存储）

可以通过以下命令验证Docker和GPU支持情况：

docker --version
nvidia-smi

📥 第一步：获取项目代码

首先克隆YaLM-100B项目仓库到本地：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ya/YaLM-100B
cd YaLM-100B

🔨 第二步：构建Docker镜像

项目提供了预配置的Docker构建文件，位于docker/Dockerfile。执行以下命令构建镜像：

cd docker
docker build -t yalm-cuda11-ds:1.0 .

构建过程可能需要30分钟到1小时（取决于网络速度和硬件配置），镜像将包含所有必要的依赖项：

CUDA 11.x运行时
DeepSpeed分布式训练框架
PyTorch及NLP相关库

🚀 第三步：启动容器实例

项目提供了便捷的启动脚本docker/run.sh，包含以下核心配置：

docker run \
--mount type=bind,source=/dev/shm,target=/dev/shm \
-v $HOME:$HOME \
--name "yalm-cuda11-ds-${USER}" \
-v ${SSH_AUTH_SOCK}:${SSH_AUTH_SOCK} -e SSH_AUTH_SOCK="${SSH_AUTH_SOCK}" \
-e REAL_USER="${USER}" \
--net host -it --rm --gpus all \
$IMAGE_NAME /bin/bash

直接执行脚本启动容器：

cd docker
./run.sh

参数说明：

--gpus all：启用所有可用GPU
--mount：优化共享内存性能
-v $HOME:$HOME：挂载宿主目录，方便文件操作
--rm：退出时自动清理容器

⚙️ 第四步：下载预训练模型

进入容器后，使用项目提供的下载脚本获取模型权重：

cd download
./download.sh

注意：模型文件体积较大（约200GB），建议在网络稳定的环境下进行，下载时间可能需要数小时。

📝 第五步：验证部署效果

使用示例脚本测试模型运行情况：

cd examples
./generate_unconditional.sh

如果一切正常，你将看到模型生成的文本输出，这表明YaLM-100B已成功部署并可以正常工作。

🧩 常见问题解决

GPU内存不足：修改启动脚本中的--gpus参数，指定特定GPU：--gpus "device=0,1"
下载速度慢：检查download/download.sh中的下载源配置，可替换为国内镜像源

容器启动失败：确保NVIDIA Container Toolkit已正确安装：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list