MooreThreads

1. 测试平台

以下为本指南测试使用的平台信息，供参考：

os: Ubuntu 22.04.4 LTS  
cpu: Intel x86-64
dcu: MTT S4000
driver: 3.0.0-rc-KuaE2.0
docker: 24.0.7

2. 环境准备

2.1 使用 Dockerfile 构建镜像

wget https://gcore.jsdelivr.net/gh/opendatalab/MinerU@master/docker/china/musa.Dockerfile
docker build --network=host -t mineru:musa-vllm-latest -f musa.Dockerfile .

3. 启动 Docker 容器

docker run -u root --name mineru_docker \
    --network=host \
    --ipc=host \
    --shm-size=80g \
    --privileged \
    -e MTHREADS_VISIBLE_DEVICES=all \
    -e MINERU_MODEL_SOURCE=local \
    -it mineru:musa-vllm-latest \
    /bin/bash

执行该命令后，您将进入到Docker容器的交互式终端，您可以直接在容器内运行MinerU相关命令来使用MinerU的功能。 您也可以直接通过替换/bin/bash为服务启动命令来启动MinerU服务，详细说明请参考通过命令启动服务。

4. 注意事项

不同环境下，MinerU对MooreThreads加速卡的支持情况如下表所示：

Note

兼容性说明：由于摩尔线程（MooreThreads）目前对 vLLM v1 引擎的支持尚待完善，MinerU 现阶段采用 v0 引擎作为适配方案。 受此限制，vLLM 的异步引擎（Async Engine）功能存在兼容性问题，可能导致部分使用场景无法正常运行。 我们将持续跟进摩尔线程对 vLLM v1 引擎的支持进展，并及时在 MinerU 中进行相应的适配与优化。

使用场景		容器环境
		vllm
命令行工具(mineru)	pipeline	🟢
	<vlm/hybrid>-auto-engine	🟢
	<vlm/hybrid>-http-client	🟢
fastapi服务(mineru-api)	pipeline	🟢
	<vlm/hybrid>-auto-engine	🔴
	<vlm/hybrid>-http-client	🟢
gradio界面(mineru-gradio)	pipeline	🟢
	<vlm/hybrid>-auto-engine	🔴
	<vlm/hybrid>-http-client	🟢
openai-server服务（mineru-openai-server）		🟢
数据并行 (--data-parallel-size)		🔴

注：
🟢: 支持，运行较稳定，精度与Nvidia GPU基本一致
🟡: 支持但较不稳定，在某些场景下可能出现异常，或精度存在一定差异
🔴: 不支持，无法运行，或精度存在较大差异

Tip

MooreThreads加速卡指定可用加速卡的方式与NVIDIA GPU类似，请参考GPU 枚举