基于 Docker 的 VLM 模型部署工具

使用 Docker 容器在设备上部署 VLM 模型。

RKLLM 模型部署工具

本文将介绍如何使用预构建镜像来部署你自己的 VLM 模型。

#安装 Docker

bash
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh && sudo sh get-docker.sh

#准备模型

#reComputer RK3576

这里以下载已为 reComputer RK3576 转换好的模型为例。

bash
cd ~
mkdir models && cd models
wget https://huggingface.co/JiahaoLi/Qwen3-VL-RK3576/resolve/main/qwen3-vl-2b-instruct_w4a16_g128_rk3576.rkllm
wget https://huggingface.co/JiahaoLi/Qwen3-VL-RK3576/resolve/main/qwen3-vl-2b_vision_rk3576.rknn

#reComputer RK3588

这里以下载已为 reComputer RK3588 转换好的模型为例。

bash
cd ~
mkdir models && cd models
wget https://huggingface.co/JiahaoLi/Qwen3-VL-RK3588/resolve/main/qwen3-vl-2b-instruct_w8a8_rk3588.rkllm
wget https://huggingface.co/JiahaoLi/Qwen3-VL-RK3588/resolve/main/qwen3-vl-2b_vision_rk3588.rknn

#安装 Docker

bash
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh && sudo sh get-docker.sh

#运行模型

#在 reComputer RK3576 上运行

bash

sudo docker run -it --rm \
  --privileged --net=host \
  --device /dev/dri \
  --device /dev/dma_heap \
  --device /dev/rknpu \
  --device /dev/mali0 \
  -v /dev:/dev \
  -v /home/user/models:/models \
  ghcr.io/seeed-projects/deploy_llm:rk3576-latest \
  python3 /app/fastapi_server_vlm.py --encoder_model ./model/qwen3-vl-2b_vision_rk3576.rknn --llm_model ./model/qwen3-vl-2b-instruct_w8a8_rk3588.rkllm --target_platform rk3576 --port 8002

#在 reComputer RK3588 上运行

bash

sudo docker run -it --rm \
  --privileged --net=host \
  --device /dev/dri \
  --device /dev/dma_heap \
  --device /dev/rknpu \
  --device /dev/mali0 \
  -v /dev:/dev \
  -v /home/user/models:/models \
  ghcr.io/seeed-projects/deploy_llm:rk3588-latest \
  python3 /app/fastapi_server_vlm.py --encoder_model ./model/qwen3-vl-2b_vision_rk3588.rknn --llm_model ./model/qwen3-vl-2b-instruct_w8a8_rk3588.rkllm --target_platform rk3576 --port 8002