huggingface/transformers-pytorch-cpu 基于 Python 并内置 PyTorch CPU 版与 transformers 库，开发者挂载 notebook 或脚本后运行推理/微调实验。镜像体积较大，定位为 开发/CI 沙箱 而非对外 HTTP 推理服务，不适合 Kubernetes 长期 Deployment。与自建 venv 相比省去 CUDA/CPU 轮子兼容问题；Pipeline 中以 --rm 跑测试，交互实验用 -it 挂载 workspace。

快速启动

docker run --rm -it \
  -v $(pwd):/workspace -w /workspace \
  docker.io/huggingface/transformers-pytorch-cpu:latest \
  python -c "import transformers; print(transformers.__version__)"

推荐实践

docker run --rm \
  -v $(pwd):/workspace -w /workspace \
  -v hf-cache:/root/.cache/huggingface \
  -e HF_HOME=/root/.cache/huggingface \
  docker.io/huggingface/transformers-pytorch-cpu:4.41.0 \
  python train_eval.py --epochs 1

核心参数说明

• -v $(pwd):/workspace — 挂载训练脚本与数据
• -v hf-cache:... — 跨 Job 复用模型权重缓存
• -e HF_HOME — Hugging Face 缓存目录
• -w /workspace — 容器内工作目录
• 固定 tag — transformers 与 torch 版本 pin
• --rm — 实验结束释放容器