docker打包

docker打包

文件组织

-maker_docker

--dockerfile

--requirement.txt

dockerfile

# 使用指定的 CUDA 基础镜像
FROM nvcr.io/nvidia/cuda:12.8.1-cudnn-devel-ubuntu22.04

# 设置环境变量以避免一些交互提示
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

# 设置apt镜像源（Ubuntu 22.04）
RUN echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse" > /etc/apt/sources.list && \
    echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list && \
    echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list && \
    echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse" >> /etc/apt/sources.list

# 更新包列表并安装必要依赖项，包括 Python 和 pip
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
        python3 \
        python3-pip \
        python3-venv \
        curl \
        build-essential \
        git \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \

# 配置 pip 使用阿里云镜像源
RUN pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple && \
    pip config set global.trusted-host mirrors.aliyun.com

# 安装或升级 pip
RUN python3 -m pip install --upgrade pip

# 安装 uv（使用 pip）
RUN pip install uv

# 设置 UV 默认索引源（通过环境变量，确保生效）
ENV UV_DEFAULT_INDEX=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制你的 requirements.txt 文件到容器内
COPY requirements.txt .

# 使用 uv 创建新的虚拟环境并安装所有依赖
RUN uv venv /opt/venv --python 3.12 --seed

# 设置环境变量来使用创建的虚拟环境
ENV VIRTUAL_ENV=/opt/venv
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"

RUN uv pip install -r  requirements.txt

# 暴露必要的端口（根据你的服务配置）
EXPOSE 8000

requirements.txt

qwen-asr[vllm]

安装与使用