记录一个小问题：我在一台轻量 GPU 测试机上复现 vLLM 服务，`docker compose up -d` 没有进入业务启动阶段，镜像下载先超时了。

环境：

- Ubuntu 22.04
- Docker Engine
- 一张测试用 GPU
- 服务包含 vLLM、Redis 和一个简单的 API 容器

## 失败现象

```bash
docker compose pull
```

过程卡在模型服务镜像，最后出现：

```text
context deadline exceeded
failed to resolve reference
```

因为业务还没有启动，所以这次不先看模型参数，只先看镜像入口和本机 Docker 配置。

## 先拆镜像来源

Compose 里有三个镜像：

```yaml
services:
  llm:
    image: docker.1ms.run/vllm/vllm-openai:latest
  redis:
    image: docker.1ms.run/redis:7-alpine
  cuda-check:
    image: nvcr.1ms.run/nvidia/cuda:12.4.1-runtime-ubuntu22.04
```

逐个拉：

```bash
docker pull docker.1ms.run/redis:7-alpine
docker pull docker.1ms.run/vllm/vllm-openai:latest
docker pull nvcr.1ms.run/nvidia/cuda:12.4.1-runtime-ubuntu22.04
```

Redis 很快完成，vLLM 和 CUDA 镜像耗时更久。这里能看出问题不是 Compose 语法，而是大镜像来源和网络稳定性。

## 检查 Docker 本机状态

```bash
docker info
docker system df
docker image ls | grep -E 'vllm|cuda|redis'
```

这台机器磁盘空间够，Docker daemon 也正常。重新拉取后，Compose 可以继续：

```bash
docker compose pull
docker compose up -d
docker compose ps
```

## 再验证 GPU

容器起来以后再看 GPU：

```bash
docker compose exec cuda-check nvidia-smi
docker compose logs llm --tail=80
```

如果 `nvidia-smi` 在容器里不可用，再去查 NVIDIA Container Toolkit、驱动版本和 compose 里的 GPU 配置。不要在镜像还没拉完的时候提前进入这一步。

## 小结

这次排查顺序是：

1. `docker compose pull` 失败，先确认镜像来源。
2. 单独 `docker pull` 验证大镜像和基础镜像。
3. Docker 本机空间、daemon、网络确认正常。
4. 服务启动后再看 GPU 和业务日志。

小机器上复现 AI 服务时，镜像下载和磁盘空间经常比模型参数更早暴露问题。先把这一层排掉，后面再看服务本身会顺很多。

记录一个小问题：我在一台轻量 GPU 测试机上复现 vLLM 服务，docker compose up -d 没有进入业务启动阶段，镜像下载先超时了。

轻量 GPU 测试机 vLLM 镜像拉取失败排查记录

人工智能

开发工具

云计算

GPU测试机复现vLLM服务时，因镜像下载超时导致启动失败。通过单独拉取镜像排查，发现vLLM和CUDA等大镜像受网络稳定性影响。确认Docker环境正常后，重新拉取镜像并启动服务，再排查GPU及业务日志。建议优先解决镜像下载和磁盘空间问题。

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