在您提交issue前，请确认以下信息：

• 我已经搜索过现有和历史issues，确认这是一个新需求

背景信息

MindIE Motor 当前主要通过 Kubernetes deployer 完成服务化部署。在单机或无集群环境中，用户仍需自行编写 docker run、准备 configmap 与启动脚本，单容器与多容器步骤不统一，部署成本高。

本需求在不依赖 Kubernetes 的前提下，提供基于 Docker 的服务部署能力：使用同一套 user_config.json / env.json，通过 examples/deployer/docker_deploy.py 创建容器并拉起推理服务，覆盖单容器（单机）与多容器（多机）两种形态，并配套更新单容器/多容器部署指导。

需求来源

社区自规划。

价值/作用

1. 单容器：一台服务器、一个容器内完成 PD 分离或 PD 混部，适用于小模型（权重小于 100GB）场景。
2. 多容器：管理面与推理面分容器部署，适用于多机；管理面容器不挂载 NPU。
3. 使用官方镜像或基于 vllm-ascend 构建的镜像即可部署，配置可复用 examples/infer_engines/vllm 下的典型配置。
4. 服务就绪后，经 Coordinator 北向 OpenAI 兼容接口验证（单容器默认 http://127.0.0.1:1025/v1/chat/completions；多容器使用管理面所在节点 IP 与端口 1025）。

设计方案

1. 新增 docker_deploy.py 作为 Docker-only 入口（--config_dir 指向配置目录）：
   • 默认（不指定 --create / --start）：创建容器并立即拉起服务，日志在当前终端输出。
   • --create：只建容器，进入 bash，不拉起服务。
   • --start：已在容器内时只拉起服务。
   • 一键与 --start 须指定 --pod-ip、--nic-name；同名容器已存在则拒绝覆盖。
2. 单容器不加 --role，motor_deploy_config.deploy_mode 为 single_container。多容器按 --role coordinator,controller / prefill / decode / union / kv_store 拆容器，管控面不挂 NPU，管理面与推理面不得同容器。
3. 新增 lib/docker_utils.py、lib/in_place_run.py：配置解析、角色与网络身份、configmap / start_motor.sh 渲染、容器内启停（Ctrl+C 只停 Motor/vLLM，保留交互 bash）。
4. 更新 startup/ 与 set_env_docker.py，不引入 PyYAML；重写单容器、多容器部署指导并补充流程图。

业务代码已合入 https://gitcode.com/Ascend/MindIE-Motor/merge_requests/871 。部署指导与契约测试见 https://gitcode.com/Ascend/MindIE-Motor/merge_requests/883 。

自验证：推理成功，且可以通过容器内、容器外两种方式反复拉起。
多容器PD分离

多容器PD混部

单容器PD混部

单容器PD分离

感谢您的贡献 🎉!