根据查看 Dockerfile 和 setup.py 文件，我可以为你解释 EXTRAS 参数的作用：

EXTRAS 参数的作用

在 Docker 构建镜像时，EXTRAS 参数用于指定安装 LLaMA Factory 时需要包含的额外依赖项。它在 Dockerfile 的第 35 行被使用：

dockerfile
展开代码
RUN pip install --no-cache-dir -e ".[${EXTRAS}]" --no-build-isolation

这相当于执行：

bash
展开代码
pip install -e ".[metrics]"

可用的 EXTRAS 选项

从 setup.py 文件中，我找到了所有可用的额外依赖项：

选项	包含的依赖项	用途
torch	torch>=2.0.0, torchvision>=0.15.0	基础 PyTorch 支持
torch-npu	torch-npu==2.5.1, torchvision==0.20.1, decorator	华为昇腾 NPU 支持
metrics	nltk, jieba, rouge-chinese	评估指标支持（中英文）
deepspeed	deepspeed>=0.10.0,<=0.16.9	分布式训练支持
liger-kernel	liger-kernel>=0.5.5	优化内核支持
bitsandbytes	bitsandbytes>=0.39.0	量化支持
hqq	hqq	Half-Quadratic Quantization
eetq	eetq	高效量化支持
gptq	optimum>=1.24.0, gptqmodel>=2.0.0	GPTQ 量化支持
aqlm	aqlm[gpu]>=1.1.0	AQLM 量化支持
vllm	vllm>=0.4.3,<=0.9.1	vLLM 推理加速
sglang	sglang[srt]>=0.4.5, transformers==4.51.1	SGLang 推理引擎
galore	galore-torch	GaLore 优化器
apollo	apollo-torch	Apollo 优化器
badam	badam>=1.2.1	Block-wise Adam 优化器
adam-mini	adam-mini	Mini Adam 优化器
minicpm_v	soundfile, torchvision 等	MiniCPM-V 多模态支持
openmind	openmind	阿里云开放平台支持
swanlab	swanlab	SwanLab 实验跟踪
dev	pre-commit, ruff, pytest, build	开发工具

使用示例

你可以根据需要选择不同的额外依赖项：

bash
展开代码
# 安装评估指标支持（默认）
--build-arg EXTRAS=metrics

# 安装多个额外依赖项
--build-arg EXTRAS=metrics,deepspeed,vllm

# 只安装基础版本
--build-arg EXTRAS=""

# 安装开发工具
--build-arg EXTRAS=dev

默认值是 metrics，这意味着 Docker 镜像会包含用于模型评估的工具，如 NLTK、jieba 和 rouge-chinese，这些对于中英文模型的评估很有用。