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# 沐曦 GPU 国产化离线部署指南
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本文档用于沐曦/MetaX GPU 环境的编译、模型准备、离线包导出与目标机部署。
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## 基础镜像原则
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沐曦部署应使用沐曦官方或现场确认的 vLLM/MACA 基础镜像：
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```bash
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cr.metax-tech.com/public-ai-release/maca/vllm-metax:0.17.0-maca.ai3.5.3.307-torch2.8-py312-ubuntu22.04-amd64
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```
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该镜像负责提供 MACA 运行时、PyTorch、vLLM 与相关内核。本项目的 `Dockerfile.metax` 只叠加通用 Python 依赖和业务代码，不在 Dockerfile 内重新安装 vLLM，也不使用 uv 虚拟环境。
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## 目录约定
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目标机推荐统一使用以下宿主机目录：
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```text
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/opt/dep/asr/
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models/
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data/
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logs/
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temp/
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tasks/
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```
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容器内默认挂载为：
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```text
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/app/models
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/app/data
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```
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## 在线编译融合镜像
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先按沐曦官网复制的命令登录并拉取基础镜像。账号、密码和 token 不要写入项目文件、`.env` 或离线包。
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官网命令通常形如：
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```bash
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docker login --username=<沐曦账号> --password=<沐曦token> cr.metax-tech.com && \
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docker pull cr.metax-tech.com/public-ai-release/maca/vllm-metax:0.17.0-maca.ai3.5.3.307-torch2.8-py312-ubuntu22.04-amd64
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```
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如果沐曦基础镜像是 tar 包，则改为先导入：
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```bash
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docker load -i metax-vllm-official.tar
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docker images | grep -i -E 'metax|maca|vllm'
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```
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然后用完整官方镜像名构建融合镜像：
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```bash
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./scripts/package_vendor_gpu_image.sh \
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--vendor metax \
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--base-image cr.metax-tech.com/public-ai-release/maca/vllm-metax:0.17.0-maca.ai3.5.3.307-torch2.8-py312-ubuntu22.04-amd64 \
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-v 0.17.0-maca.ai3.5.3.307
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```
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脚本会生成融合镜像：
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```text
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unis/qwen3-asr:metax-0.17.0-maca.ai3.5.3.307
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```
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并导出镜像归档到：
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```text
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build-file/qwen3-asr-metax-0.17.0-maca.ai3.5.3.307-amd64.tar.gz
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```
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## 单独准备模型
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模型下载建议独立于业务服务执行。`download-models.sh` 是增量下载脚本，不会删除已有模型目录，也不依赖 uv。
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在项目根目录或离线包目录执行：
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```bash
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./scripts/download-models.sh --models-dir /opt/dep/asr/models
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```
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如果本机没有 Python 依赖，但已经有融合镜像，可以用镜像内环境下载：
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```bash
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ASR_IMAGE=unis/qwen3-asr:metax-0.17.0-maca.ai3.5.3.307 \
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./scripts/download-models.sh \
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--mode docker \
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--models-dir /opt/dep/asr/models
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```
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## 导出完整离线交付包
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```bash
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./export_offline_bundle.sh \
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--type metax \
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--metax-base cr.metax-tech.com/public-ai-release/maca/vllm-metax:0.17.0-maca.ai3.5.3.307-torch2.8-py312-ubuntu22.04-amd64 \
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-v 0.17.0-maca.ai3.5.3.307
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```
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如果模型要单独准备，不希望离线包包含模型压缩包：
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```bash
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./export_offline_bundle.sh \
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--type metax \
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--metax-base cr.metax-tech.com/public-ai-release/maca/vllm-metax:0.17.0-maca.ai3.5.3.307-torch2.8-py312-ubuntu22.04-amd64 \
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-v 0.17.0-maca.ai3.5.3.307 \
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--skip-models
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```
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如果不指定 `-v`，脚本会使用当前时间戳作为版本号。
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沐曦官方镜像内的 Python 默认使用 `/opt/conda/bin/python`。如果现场镜像路径不同，可额外指定：
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```bash
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./export_offline_bundle.sh \
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--type metax \
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--metax-base cr.metax-tech.com/public-ai-release/maca/vllm-metax:0.17.0-maca.ai3.5.3.307-torch2.8-py312-ubuntu22.04-amd64 \
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--metax-python /path/to/python \
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--skip-models
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```
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也可以先给官方长镜像名打一个本地短标签，再把短标签传给 `--metax-base`；这只是为了少复制长镜像名，不是必需步骤。
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沐曦离线包只会包含沐曦专用启动文件：
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```text
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docker-compose-metax.yml
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.env
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.env.example
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init_host_dirs.sh
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download-models.sh
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download_models_standalone.py
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README.md
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DEPLOYMENT.md
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METAX_DEPLOYMENT.md
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BUNDLE_INFO.txt
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qwen3-asr-metax-*-amd64.tar.gz
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```
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不会要求使用通用 `docker-compose.yml`。
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## 目标机离线部署
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将整个离线包复制到目标机后，进入离线包目录：
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```bash
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chmod +x init_host_dirs.sh download-models.sh
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./init_host_dirs.sh
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```
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导入镜像：
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```bash
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gunzip -c qwen3-asr-metax-0.17.0-maca.ai3.5.3.307-amd64.tar.gz | docker load
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```
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确认 `.env` 中的镜像名与导入镜像一致：
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```env
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ASR_IMAGE=unis/qwen3-asr:metax-0.17.0-maca.ai3.5.3.307
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```
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按需设置显卡与 vLLM 显存比例：
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```env
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METAX_VISIBLE_DEVICES=0
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MACA_VISIBLE_DEVICES=0
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MX_VISIBLE_DEVICES=0
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QWEN_GPU_MEMORY_UTILIZATION=0.25
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QWEN_VLLM_ENFORCE_EAGER=true
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```
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启动服务：
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```bash
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docker compose -f docker-compose-metax.yml up -d
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```
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查看状态与日志：
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```bash
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docker compose -f docker-compose-metax.yml ps
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docker compose -f docker-compose-metax.yml logs -f
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```
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服务默认端口：
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```text
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http://<目标机IP>:17003
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```
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## 沐曦与天数的差异
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- 沐曦使用 `Dockerfile.metax` 和 `docker-compose-metax.yml`
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- 天数使用 `Dockerfile.iluvatar` 和 `docker-compose-iluvatar.yml`
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- 沐曦目标机需要可访问宿主 `/dev` 与 `/opt/mxdriver`
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- 沐曦 compose 使用 host network、host pid/ipc、privileged，并挂载 `/dev` 与 `/opt/mxdriver`
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- 天数 compose 同样使用 host network、host pid/ipc、privileged 和宿主机设备/驱动目录挂载
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## 常见问题
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### 为什么不用 uv？
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沐曦 Docker 镜像内推荐直接使用系统 Python 环境。`Dockerfile.metax` 使用：
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```bash
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python3 -m pip install --no-cache-dir -r environments/metax/requirements.txt
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```
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不创建 uv 虚拟环境，也不在镜像内运行 `uv pip install`。
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### 为什么不重新安装 vLLM？
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国产 GPU 的 vLLM、PyTorch、内核和运行时通常需要严格匹配厂商镜像。项目层重新 `pip install vllm` 容易解析到 PyPI/NVIDIA CUDA 依赖，破坏沐曦官方镜像里的匹配关系。
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### `QWEN_GPU_MEMORY_UTILIZATION` 为什么没生效？
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变量必须进入容器才会生效。沐曦 compose 中需要有：
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```yaml
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QWEN_GPU_MEMORY_UTILIZATION: ${QWEN_GPU_MEMORY_UTILIZATION:-}
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QWEN_VLLM_ENFORCE_EAGER: ${QWEN_VLLM_ENFORCE_EAGER:-true}
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```
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然后在 `.env` 设置：
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```env
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QWEN_GPU_MEMORY_UTILIZATION=0.25
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QWEN_VLLM_ENFORCE_EAGER=true
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```
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修改 `.env` 后必须 `down` 再 `up -d`。
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