Add Dockerfile and related files for Docker setup

Author: wangwenxing-mt

docker/Dockerfile

@@ -0,0 +1,49 @@
+From registry.mthreads.com/mcconline/mtt-vllm-public:v0.2.1-kuae1.3.0-s4000-py38
+
+ENV MTHREADS_VISIBLE_DEVICES=all
+ENV MTHREADS_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility
+ENV PYTHONIOENCODING=utf-8
+ENV LANG=C.UTF-8
+ENV LC_ALL=C.UTF-8
+
+# set conda env
+ENV CONDA_ENV_NAME=py38
+ENV PATH=/opt/conda/envs/${CONDA_ENV_NAME}/bin:$PATH
+ENV PATH=/opt/conda/bin:$PATH
+# Optional check (debug):
+RUN which python && python --version
+
+# set vllm_mtt env
+ENV PYTHONPATH=/home/workspace/vllm_mtt
+# set musa env
+ENV MUSA_INSTALL_PATH=/usr/local/musa
+ENV PATH=$MUSA_INSTALL_PATH/bin:$PATH
+ENV LD_LIBRARY_PATH=$MUSA_INSTALL_PATH/lib:$LD_LIBRARY_PATH
+
+# 安装基础系统工具
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    wget \
+    bzip2 \
+    ca-certificates \
+    curl \
+    git \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# 安装 JupyterHub 和 Notebook 到 py38 环境
+RUN conda install -y jupyterhub notebook
+# RUN conda clean --all --yes
+
+# 设置默认工作目录
+WORKDIR /srv/jupyterhub
+
+# 安装常用 Python 库
+RUN pip install --no-cache-dir \
+   -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
+  numpy matplotlib pandas jieba scikit-learn tqdm
+
+# 暴露 JupyterHub 默认端口
+EXPOSE 8000
+
+COPY keep_alive.sh /workspace/keep_alive.sh
+RUN chmod +x /workspace/keep_alive.sh
+ENTRYPOINT ["/workspace/keep_alive.sh"]

docker/README.md

@@ -0,0 +1,87 @@
+# Docker 容器调试与运行指南
+
+## 1. Docker 容器状态分析 - Exited (0) 问题
+
+Docker 容器运行后状态显示为 `Exited (0)` 的原因分析和解决方法：
+
+### 1.1 问题分析
+
+- **Exited (0)** 表示容器正常退出，没有错误，这通常是因为容器内的主进程已经完成了它的任务并退出了
+- 可能的原因是容器内的入口点脚本或命令没有正确配置，导致容器在启动后立即退出
+
+### 1.2 解决方法
+
+- 检查 Dockerfile 中的 `ENTRYPOINT` 或 `CMD` 指令，确保它们指向一个持续运行的进程或服务
+- 确保容器内的环境变量和工作目录设置正确，以便容器能够正常运行
+- 如果需要容器持续运行，可以在 Dockerfile 中添加一个持续运行的命令，例如 `tail -f /dev/null`，或者确保主进程是一个守护进程
+
+### 1.3 调试技巧
+
+- 通过 `docker logs <container_id>` 查看容器的日志，以获取更多信息
+- 如果容器需要运行 JupyterHub 或其他服务，确保相关的配置和依赖项已正确设置
+- 可以尝试在容器内运行一个交互式 shell：`docker run -it <image_name> /bin/bash`，以便检查容器内的环境和配置
+- 如果容器需要访问特定的端口或资源，确保在运行容器时正确映射了端口和挂载了必要的卷
+## 2. 检查基础镜像配置
+
+如果 Dockerfile 配置没有问题，需要检查 FROM 基础镜像的配置是否正确：
+
+### 2.1 检查基础镜像配置方法
+
+检查基础镜像的 ENTRYPOINT 和 CMD 配置是否正确，确保它们指向一个持续运行的进程或服务。首先使用 docker inspect 查看基础镜像的详细信息：
+
+```bash
+docker inspect registry.mthreads.com/mcconline/mtt-vllm-public:v0.2.1-kuae1.3.0-s4000-py38 | grep -A 5 Entrypoint
+docker inspect registry.mthreads.com/mcconline/mtt-vllm-public:v0.2.1-kuae1.3.0-s4000-py38 | grep -A 5 Cmd
+```
+
+### 2.2 示例输出分析
+
+如果没有输出，说明基础镜像没有设置 ENTRYPOINT 和 CMD。如果有输出，则需要检查输出内容是否是持续运行的进程或服务。
+
+```json
+{"Entrypoint": [
+                "/workspace/check_status.sh"
+            ],
+            "OnBuild": null,
+            "Labels": {}
+        },
+{"Cmd": [
+                "/bin/bash"
+            ],
+            "Image": "registry.mthreads.com/mcconline/mtt-vllm-public:v0.2.0-kuae1.3.0",
+            "Volumes": null,
+            "WorkingDir": "/workspace",}
+```
+
+这两个输出都不是持续运行的进程或服务，因此需要修改 Dockerfile，添加一个持续运行的命令。
+## 3. 创建新镜像
+
+使用 Dockerfile 创建一个新的镜像：
+
+```bash
+git clone https://github.com/MooreThreads/tutorial_on_musa.git
+cd tutorial_on_musa
+docker build -t my-jupyterhub .
+```
+
+## 4. 运行新镜像
+
+```bash
+docker run -d \
+    --privileged \
+    -p 8008:8000 \
+    --name=vllm_mtt_service \
+    -w /workspace \
+    -v /data/mtt/:/data/mtt/ \
+    --env MTHREADS_VISIBLE_DEVICES=all \
+    --shm-size=80G \
+    my-jupyterhub
+```
+
+## 5. 检查容器状态
+
+```bash
+docker ps -a | grep vllm_mtt_service
+```
+
+如果容器状态是 `Up`，则表示容器正在运行。如果容器状态是 `Exited (0)`，则表示容器已经正常退出。

docker/keep_alive.sh

@@ -0,0 +1,3 @@
+#!/bin/bash
+/workspace/check_status.sh  # 执行原任务
+exec tail -f /dev/null      # 永久阻塞（exec 确保成为主进程）