CentOS 7 + nerdctl 服务器编译 llama.cpp 完整指南 — 容器化构建与实测
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云服务器上搭 LLM 推理环境,最怕的不是模型本身,而是操作系统太老。本文记录在一台 CentOS 7 + nerdctl(containerd 系容器运行时)的服务器上,从裸系统到跑通 llama.cpp 编译、推理、HTTP 服务的完整过程,包括一个可复现的 Dockerfile 和全部踩坑记录。
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LobeChat 是当前最流行的开源 AI 聊天前端之一,界面漂亮、功能齐全,支持聚合多家大模型供应商。自己部署一台的好处很实在:对话数据不出自己的服务器,模型按需切换,还省了订阅费。本文给出一条命令的 Docker 部署方案,直接接 DeepSeek——国内直连、便宜、够用。
KubeKey 搭的 k8s 集群,节点上装的是 containerd + nerdctl,没有 docker daemon。平时操作没问题,但一旦要跑别人的脚本、CI 或者凭肌肉记忆敲 docker 命令时就傻眼了——docker: command not found。
这篇记录我写的一个 60 行 bash shim:把 docker 伪装成 nerdctl 的转发器,以及部署过程中踩到的一个 CentOS 7 专属的隐蔽坑。
团队需要一个私有 Docker 镜像仓库。选型上考虑过 Harbor 和轻量 Docker Registry:最终选了 Harbor 2.15——Web UI、项目隔离、RBAC、镜像复制,跟自建的 Gitea 天然组成一套开发基础设施。这篇记录完整安装过程,包括三个真实踩过的坑和修复方案。