Infrastructure IA locale multi-services avec Docker Compose — vLLM pour le serving de LLMs, ComfyUI pour la génération d'images, Portainer pour la gestion. Configuration multi-GPU, profils de modèles, et bonnes pratiques pour machines avec plusieurs RTX 3090.
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Infrastructure IA locale multi-services avec Docker Compose — vLLM pour le serving de LLMs, ComfyUI pour la génération d'images, Portainer pour la gestion. Configuration multi-GPU, profils de modèles, et bonnes pratiques pour machines avec plusieurs RTX 3090.
category
devops
Stack IA Local avec Docker
Présentation
Ce skill documente la configuration et la gestion d'une infrastructure IA
locale basée sur Docker Compose. Conçu pour des machines multi-GPU
(2× RTX 3090, 126GB RAM, 32 CPUs) avec des services IA modulaires qu'on
allume et éteint selon les besoins.
Architecture
docker-compose.yml (profils: big, small, uncensored, comfyui)
├── portainer — UI web de gestion (port 9443), toujours actif
├── vllm-big — Qwen2.5-32B-Instruct AWQ (~18GB VRAM, port 8001)
├── vllm-small — Qwen2.5-7B-Instruct AWQ (~5GB VRAM, port 8002)
├── vllm-uncensored — dolphin-2.9-llama3-8b (~6GB VRAM, port 8003)
└── comfyui — Génération d'images Flux (port 8188)
Principe clé : profils Docker Compose
Chaque service utilise un profile Docker Compose. Un seul modèle vLLM
à la fois sur un GPU (sauf small + uncensored qui peuvent cohabiter ~11GB).
On allume/éteint les services via Portainer ou CLI.
docker compose up -d portainer # Manager (toujours)
docker compose --profile small up -d vllm-small # Petit modèle
docker compose --profile big up -d vllm-big # Gros modèle
docker compose --profile uncensored up -d vllm-uncensored # Non censuré
docker compose --profile big down # Éteindre gros
docker compose ps # État des services
Critère de choix : vLLM vs llama.cpp vs Ollama
L'utilisateur préfère vLLM pour le serving de LLMs sur GPU :
llama.cpp : optimisé CPU, pas fait pour tourner sur GPU de façon
performante. Bon pour des setups CPU-only.
Ollama : wrapper simplifié de llama.cpp, trop limité pour un usage
multi-agent 24/7 avec contrôle fin de la configuration.
Pitfall critique : mismatch version CUDA Docker vs driver hôte
Symptôme : Le container vLLM crash au démarrage avec :
Error 804: forward compatibility was attempted on non supported HW
Cause : L'image vllm/vllm-openai:latest peut inclure CUDA 13.0
qui nécessite un driver récent. Si le driver hôte est plus ancien
(ex: 550.163.01 = CUDA 12.4 max), le container ne peut pas initialiser CUDA.
Solution : Utiliser une image vLLM plus ancienne qui embarque CUDA 12.x :
# Vérifier la version CUDA dans l'image
docker image inspect vllm/vllm-openai:latest --format '{{.Config.Env}}' | tr' ''\n' | grep CUDA
# Si CUDA >= 13.0 et driver hôte < 560, utiliser une image plus ancienne
docker pull vllm/vllm-openai:v0.8.4 # CUDA 12.x
Vérification : Driver hôte avec nvidia-smi, version CUDA du container
avec docker image inspect. Le container doit avoir CUDA <= version supportée
par le driver hôte.
Configuration GPU
Chaque container déclare ses besoins GPU via deploy.resources :
Assignation flexible : Au lieu d'attribuer des GPUs fixes, on peut
changer le device_ids selon les besoins. Quand l'entraînement est fini,
on peut relancer vLLM avec device_ids: ["0", "1"] et tensor-parallel-size: 2.
Pitfall : « GPU non utilisé » ≠ GPU libre (processus idle vs calcul)
Symptôme : L'utilisateur rapporte « les 2 GPUs ne sont pas utilisés »,
mais nvidia-smi montre des processus avec de la mémoire allouée et 0%
d'utilisation.
Diagnostic : nvidia-smi affiche l'occupation mémoire ET
l'utilisation compute séparément. Un processus peut détenir plusieurs
GB de VRAM tout en étant à 0% de calcul (idle, en attente de requêtes).
