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一、前言

   在AI模型部署效率竞争日益激烈的当下，如何将前沿大模型与高效推理框架结合，成为开发者关注的焦点。Qwen3-8B作为阿里云推出的混合推理模型，凭借80亿参数规模与128K超长上下文支持，展现了“快思考”与“慢思考”的协同能力，而vLLM框架则通过优化内存管理与并行计算，显著提升推理吞吐量。与此同时，Docker凭借其容器化优势，正在重塑LLM的本地化部署体验——从环境隔离到跨平台迁移，均提供了轻量化与可扩展的解决方案。

    本文将探索如何通过Docker集成vLLM与Qwen3-8B，在保证模型精度的前提下实现性能突破，为私有化场景下的长文本处理提供低延迟、高兼容性的落地路径。

    前置文章：

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