Docker + LMArena2API 部署全流程：从环境准备到接口调用，一步到位

听风诉浪漫

437人浏览 · 2026-05-15 23:37:04

听风诉浪漫 · 2026-05-15 23:37:04 发布

前言

在 AI 浪潮席卷的当下，LMArena.ai 平台凭借丰富的大语言模型资源、多场景榜单对比优势，成为很多开发者测试、调用前沿 AI 模型的首选平台。而 LMArena2API 作为一款强大的开源工具，充当了 OpenAI 兼容接口与 LMArena.ai 平台之间的“桥梁”，能让我们通过任意兼容 OpenAI API 的应用（如 AI 聊天客户端、编程插件），无缝调用 LMArena.ai 上的海量模型，还支持流式对话、文生图、Cookie 池配置等实用功能。

基于此，我整理了这份详细的 Docker 部署 LMArena2API 指南，从核心准备、镜像拉取、容器配置，到接口测试、常见问题排查，每一步都搭配清晰说明和实操命令，同时重点标注部署中的关键注意事项（如 Cloudflare 验证适配、Cookie 池配置技巧），无论是 AI 新手还是有一定经验的开发者，都能跟着教程快速完成部署，轻松解锁 LMArena.ai 的全部模型能力。

下载地址：

好像进官网要魔法？我不用的话好像进不去，你们尝试一下看看

进入口之后：

这访问的 arena.ai 是 LMSYS Org 官方的 Chatbot Arena 在线平台，它主要用于模型的公开评测和排名，并不提供一键部署或下载。

这个网站是 Arena.ai，它是一个专注于AI大模型对比评测的在线平台。

这个平台的核心玩法是“盲测”：你可以在同一个界面，向两个匿名的顶尖AI模型（比如GPT-4、Claude、Gemini等）发送同一个问题，然后对比它们的回复，选出你认为更好的一个。你的每一次投票，都会帮助平台生成一个更贴近真实用户体验的AI模型排行榜。

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如何使用？

使用非常简单，无需安装，打开网页即可：

在中间的输入框里输入你的问题或指令。

系统会同时让两个匿名模型进行回复。

你阅读后，选择你认为更优的答案进行投票。

这个平台非常适合想深入了解和对比各大AI模型能力的用户。

🐳 使用 Docker 部署 LMArena2API

这是最简单、最推荐的部署方式，可以确保环境一致性，避免依赖冲突。社区中有一个名为 lmarena2api 的开源项目，它封装了 LMArena 的功能，让你可以在自己的服务器上搭建一个私有的访问接口。

第一步：准备环境

确保你的服务器或本地电脑已经安装了 Docker 和 Docker Compose。

第二步：获取必要的 Cookie

在运行容器之前，你需要准备两个关键的 Cookie 值，这是项目能够正常工作的核心：

LA_COOKIE
CF_CLEARANCE

这两个值通常需要通过浏览器访问 LMArena 官网，在开发者工具的“网络”（Network）面板中，找到相关请求并复制其请求头（Request Headers）里的 Cookie 字段获得。

这是最关键的一步。你需要从 arena.ai 官网获取两个关键的 Cookie 值：LA_COOKIE 和 CF_CLEARANCE。

打开浏览器，登录 arena.ai。
按 F12 打开开发者工具，切换到“网络 (Network)”标签。
在网站上进行一次对话，然后在网络请求列表中找到一个 POST 请求（例如 v1/worker/get_conversation）。
点击该请求，在“请求头 (Request Headers)”部分找到 Cookie 字段，从中复制出 LA_COOKIE 和 CF_CLEARANCE 的值。

具体操作步骤：

清空当前列表：点击开发者工具左上角的 🚫（禁止）图标，清空当前的网络请求记录，这样更容易找到新产生的请求。

触发一个对话请求：回到网页，在输入框里随便输入一个词（比如“你好”），然后发送。

若你是第一次打开网站，大概率会出现这个界面

安全验证已触发：页面中间的弹窗说明网站正在通过 reCAPTCHA 验证你的身份，这是获取有效 Cookie 的前置条件。

目标请求已出现：在开发者工具的列表中，你可以看到 create-evaluation 这个请求，这正是我们寻找的、用于创建对话的核心 API 请求。虽然它目前显示为 403（禁止访问），但这恰恰证明了请求已被服务器接收，只是因为你尚未通过验证，所以被拒绝了。

你需要做的就是完成这个安全验证，然后从 create-evaluation 请求中复制 Cookie。

完成安全验证：点击弹窗中的复选框，完成 reCAPTCHA 验证。如果验证成功，弹窗会消失，你就可以正常与 AI 对话了。

重新发送请求：验证通过后，再次在输入框里发送一条消息（比如“你好”），这会触发一个新的 create-evaluation 请求。

获得新的 create-evaluation 请求有点难

虽然成功找到了 create-evaluation 这个核心请求，但服务器因为验证失败拒绝了它，这意味着当前获取到的 Cookie 是无效的。

这正是 LMSYS 网站最让人头疼的地方——它的反爬机制非常严格。

为什么会出现 403 错误

简单来说，LMSYS 的服务器在收到请求时，会检查 Cookie 里的两个关键字段：

cf_clearance: 这是 Cloudflare 防火墙颁发的“通行证”，证明你不是机器人。
arena-auth-prod-v1: 这是你的登录凭证。

你的截图显示，你虽然拿到了 Cookie，但服务器认为你的验证（reCAPTCHA）超时了，所以直接拒绝了请求（403 Forbidden）。这通常是因为 Cookie 过期了，或者是在非浏览器环境下（比如直接用代码请求）被防火墙拦截了。

解决方案：如何获取“新鲜”的有效 Cookie

要解决这个问题，你需要模拟一个“真实用户”的行为来获取最新的 Cookie。

方法一：手动刷新获取（最简单）

清除缓存：在浏览器中，按 Ctrl + Shift + Delete（Mac 是 Cmd + Shift + Delete），清除 Cookie 和缓存。
无痕模式打开：打开浏览器的“无痕/隐身模式”，访问 LMSYS 网站。
完成验证：此时网站会弹出 reCAPTCHA 验证框，务必手动完成验证。
再次发送消息：验证通过后，在聊天框发送一条消息。
复制新 Cookie：此时再去找 create-evaluation 请求，复制它的 Cookie。这个 Cookie 应该是“新鲜”且有效的。

方法二：使用浏览器插件（推荐）

手动操作太麻烦？可以使用浏览器插件来自动管理 Cookie。

安装插件：在 Chrome 或 Edge 浏览器中安装 EditThisCookie 或 Cookie-Editor 插件。
导出 Cookie：在 LMSYS 网站页面，点击插件图标，选择“导出”或“复制为 JSON”。
在 Docker 中使用：将导出的 JSON 格式的 Cookie 字符串，作为环境变量传入 Docker 容器。

总结

你现在的状态是“找到了门，但钥匙不对”。只要按照上述方法，在无痕模式下重新完成一次验证，获取到最新的 Cookie，你的 Docker 部署就能成功了。

以下这个显示200ok的就是正确的cookie

锁定目标请求：发送后，网络面板会立刻出现新的请求。你需要寻找一个名称类似于 v1/chat/completions 或 v1/worker/get_conversation 的 POST 请求。

复制 Cookie：点击这个 POST 请求，在右侧的“请求头”（Request Headers）部分，找到 Cookie 这一行。这一长串字符里就包含了我们需要的 LA_COOKIE 和 CF_CLEARANCE。

第三步：运行 Docker 命令

打开终端，执行以下命令来拉取并运行镜像。请务必将命令中的占位符替换为你自己的实际值。

方案一：自己构建镜像（最稳妥，推荐）

如果你是从 GitHub 或其他地方下载了代码（比如 Dockerfile），你需要先“制造”一个镜像。

找到 Dockerfile：
在你的代码文件夹里，应该有一个叫 Dockerfile 的文件（没有后缀名）。
打开终端（命令行）：
进入这个 Dockerfile 所在的文件夹。
运行构建命令：
输入以下命令来创建镜像，并给它起个名字叫 lmarena-bot
```
docker build -t lmarena-bot .
```
(注意：命令最后有个点 .，代表当前目录)

等待进度条跑完，显示 Successfully built ... 后，你就有了镜像名称 lmarena-bot。

若没有下好源码

这里有两种最可能的情况，你可以看看你是哪一种：

情况一：你在用 Browser Use（浏览器自动化）

看你的截图标题栏有 Browser Use，这通常是一个 Python 库，用来让 AI 控制浏览器。如果你是想运行它的示例代码：
去 GitHub 下载代码：

打开浏览器，访问这个地址：https://github.com/browser-use/browser-use

点击绿色的 "Code" 按钮，选择 "Download ZIP"。

解压下载好的压缩包。

准备运行环境（这一步比 Docker 更直接）：

这个项目主要是 Python 写的，不一定非要用 Docker。

你需要安装 Python。

在解压的文件夹里打开终端，运行 pip install browser-use。
写一个脚本：
新建一个 main.py，把 Cookie 放进去：
import asyncio
from browser_use import Browser, BrowserConfig

async def main():
    # 把你的长串 Cookie 放在这里
    my_cookie = "user_country_code=JP; _ga=GA1.1..."

    browser = Browser(
        config=BrowserConfig(
            # 这里填入你的 Cookie
            cookies=my_cookie
        )
    )
    # ... 你的其他代码 ...

asyncio.run(main())
或者右击在此处打开终端：

在弹出的黑色（或白色）命令行窗口中，输入以下命令并回车（注意最后有个点）：
docker build -t my-browser-use .
这一步会根据你文件夹里的 Dockerfile 自动安装所有需要的软件。

这需要一点时间，请耐心等待进度条跑完。

解释一下这个命令

docker run: 启动容器。

-d: 后台运行。

--name my-browser-app: 给容器起个名字叫 my-browser-app。

-p 8000:8000: 把容器的 8000 端口映射到电脑的 8000 端口（方便你访问）。

-e FULL_COOKIE_STRING="...": 把你辛苦抓到的 Cookie 传给容器。

my-browser-use: 这就是我们刚才构建出来的镜像名字。

运行容器

等上一步跑完，显示 Successfully built... 后，输入下面这个命令来启动它。注意要把引号里的内容换成你自己的 Cookie：
docker run -d --name my-browser-app -p 8000:8000 -e FULL_COOKIE_STRING="user_country_code=JP; _ga=GA1.1.1778444764...（这里粘贴你那一长串完整的Cookie）" my-browser-use
情况二：你在用 LMSYS Arena 的第三方 Docker 镜像

如果你是在找那个能自动跑 Arena 对战的 Docker 机器人（Bot），你需要找到提供这个镜像的 GitHub 项目。

最知名的开源项目是 lmsys-org/arena-hard-auto 或者类似的社区项目。

操作步骤：
下载代码：

访问 GitHub：https://github.com/lmsys-org/arena-hard-auto (或者你具体参考的那个项目的地址)

同样点击 "Code" -> "Download ZIP"。

解压。
构建镜像：
进入解压后的文件夹。

你应该能看到一个 Dockerfile。

在文件夹地址栏输入 cmd 或 powershell 打开终端。
运行构建命令（给它起名叫 arena-bot）：
docker build -t arena-bot .
总结
先找代码：去 GitHub 搜你正在用的工具名（比如 Browser Use 或 LMSYS Arena Bot）。

下载解压：把代码下到电脑上。

构建镜像：在代码文件夹里用 docker build 命令生成镜像。
运行容器：构建完成后，就可以运行刚才生成的 arena-bot 镜像了：
docker run -d --name my-arena-run `
  -e FULL_COOKIE_STRING="你那一长串Cookie" `
  arena-bot

可能出现的问题

问题1：

别慌，这其实不是你的代码问题，也不是你操作的问题，纯粹是网络连接问题。

错误原因分析

从报错信息 dial tcp 98.159.108.57:443: connectex: A connection attempt failed... 可以看出：

连接超时：Docker 试图去连接国外的服务器（auth.docker.io）来获取构建所需的配置文件。
网络阻断：因为众所周知的原因，国内直接访问 Docker 的官方服务器（Docker Hub）非常不稳定，经常会出现连接超时或被重置的情况。

简单来说，就是你的电脑“喊”了 Docker 服务器一声，但是服务器没听见，或者回话被半路截断了。

解决方案：配置国内镜像加速器

要解决这个问题，你需要给 Docker Desktop 配置一个“中间人”（镜像加速器），让它帮你去拉取这些文件。国内有很多大厂提供了免费的加速服务。

请按照以下步骤操作：

1. 打开 Docker Desktop 设置

点击 Docker Desktop 右上角的“齿轮”图标（Settings），进入设置界面。

2. 找到 Docker Engine 配置

在左侧菜单栏中，找到并点击 Docker Engine 选项。你会看到右边有一段 JSON 格式的代码。

3. 添加镜像加速地址

在 JSON 代码中，找到 "registry-mirrors" 这一行。如果没有，就手动加进去。你可以复制下面这些常用的加速地址（任选其一或全部填入列表）：

网易云（比较稳定）： http://hub-mirror.c.163.com
腾讯云： https://mirror.ccs.tencentyun.com
Docker 中国官方： https://registry.docker-cn.com
阿里云（推荐）： 需要登录阿里云控制台获取专属地址，速度通常最快，但配置稍微麻烦一点。

修改代码示例：

{
  "builder": {
    "gc": {
      "defaultKeepStorage": "20GB",
      "enabled": true
    }
  },
  "experimental": false,
  "registry-mirrors": [
    "http://hub-mirror.c.163.com",
    "https://mirror.ccs.tencentyun.com"
  ]
}

注意：如果你原本就有其他配置，记得在上一行的末尾加上逗号 ,，保持 JSON 格式正确。

4. 保存并重启

点击右下角的 Apply & restart 按钮。Docker 会自动重启并应用新的配置。

5. 再次尝试构建

等待 Docker 重启完成后，回到你的终端窗口，再次运行刚才的构建命令：

docker build -t my-browser-use .

问题2：

不管怎么尝试按照上面的方式修改，都解决不了，那登录阿里云控制台获取专属地址

获取加速器

按照图片下方位置的代码，和之前一样，修改docker配置，重启，运行终端命令行代码

查看可不可行

问题3：

还不行的话：修改 Dockerfile 文件。

解决方案

请按照以下步骤操作，保证能过：

打开文件
在你的 browser-use-main 文件夹里，找到名为 Dockerfile 的文件（没有后缀名），右键选择用“记事本”或 VS Code 打开。
删除前两行
找到文件最开头的这两行代码：
```
# syntax=docker/dockerfile:1
# check=skip=SecretsUsedInArgOrEnv
```
直接把这两行删掉，或者在每行前面加一个 # 号把它们注释掉，变成这样：
```
# # syntax=docker/dockerfile:1
# # check=skip=SecretsUsedInArgOrEnv
```
保存文件
修改完后，记得保存（Ctrl + S）。

重新运行构建
回到你的 PowerShell 窗口，再次运行刚才的命令

docker build -t my-browser-use .

原理说明

那两行代码是用来开启 Docker 高级特性的，但国内的镜像加速器（如腾讯云、网易）往往不支持同步这些高级特性的元数据。删掉它们后，Docker 会使用默认的构建方式，虽然少了一点高级检查功能，但能确保顺利下载和构建，对你的运行没有任何影响。

问题4：

依旧报错，但是是运行了多了的一部分，我是按这个方法手动拉取之后就成功了的

好消息：你之前修改 Dockerfile 的操作成功了，那个 syntax 的报错已经消失了。

坏消息：现在的报错 EOF 和 failed to resolve source metadata 说明，虽然语法没问题了，但你的 Docker 在拉取基础镜像（python:3.12-slim）时，连接腾讯云加速器又被切断了。这通常是因为腾讯云的这个加速器地址最近不太稳定，或者它不支持某些特定的镜像层。

别急，我们换个更稳的加速器，或者尝试直接用 Docker 官方源（有时候直连反而比不稳定的加速器快）。

如果问题2，用阿里云的试过了

那说明你的网络环境对 Docker Hub 的限制非常严格。这时候我们可以尝试一个“笨办法”：手动拉取基础镜像。

手动拉取 Python 镜像：
```
docker pull python:3.12-slim
```
如果这一步也失败，那就说明确实是网络问题，必须得用加速器。
手动拉取 uv 镜像
```
docker pull ghcr.io/astral-sh/uv:latest
```
这个镜像在 GitHub 的容器仓库里，国内访问极其困难。如果上面那步成功了但这步失败，你可能需要找一个能代理 ghcr.io 的加速器，或者尝试在 Dockerfile 里把这个镜像源替换成国内的镜像站（如果有的话）。
如果你运行和上面图片一样，那么说明已经把两个最难的依赖都下载好了。

之后在 PowerShell 中输入并运行：
```
docker build -t my-browser-use .
```
这次运行应该会非常快，因为 Docker 会直接使用你刚才下载好的本地镜像。如果一切顺利，你会看到构建过程顺利进行，最后显示 Successfully built ...。

问题5：

使用国内镜像源的完整地址（备用）

如果上述方案都无效，你可以尝试在 Dockerfile 中直接使用国内镜像源的完整地址来拉取镜像。

打开 Dockerfile。
找到 FROM python:3.12-slim 这一行。
将其修改为阿里云的公共镜像地址（注意：这个地址是公开的，不需要登录）
```
FROM registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/python-collaboration/python:3.12-slim
```
（注意：这个地址可能不稳定，如果报错，请换回官方地址）
保存文件，再次运行构建命令。

问题6：

按照方法4，最后显示有个警告，不是错误

恭喜！你的镜像构建已经完全成功了！

看截图最下方的提示，虽然有一个 1 warning found，但这只是一个安全建议（关于环境变量的使用），完全不影响程序的正常运行。你的镜像 my-browser-use:latest 已经成功创建，并且可以被 Docker 识别和使用。

下一步：运行容器

现在你可以启动这个容器来运行项目了。请在 PowerShell 中输入以下命令：

docker run -it --rm my-browser-use

命令说明

-it：让容器以交互模式运行，这样你就能看到程序的输出日志。
--rm：当容器停止运行时，自动清理容器文件，避免占用过多磁盘空间。

方案二：使用现成的公共镜像（如果有）

如果你是在网上找的教程，通常作者会提供一个现成的镜像地址。

常见的镜像名格式：通常是 用户名/仓库名:版本。
如果你找不到：你可以去 Docker Hub 搜一下你使用的这个项目的名字。

拿到镜像名后的完整步骤

假设你用了方案一，你的镜像名就是 lmarena-bot。

复制你的 Cookie：
把你刚才截图里的那一长串 Cookie 准备好。
运行完整的 Docker 命令：
请把下面的 <你的长串Cookie> 替换成你刚才截图里的那一长串内容（记得保留外面的引号 ""）。

docker run --name lmarena2api -d --restart always \
-p 10088:10088 \
-v $(pwd)/data:/app/lmarena2api/data \
-e LA_COOKIE=你的_LA_COOKIE值 \
-e CF_CLEARANCE=你的_CF_CLEARANCE值 \
-e API_SECRET="自定义的API密钥" \
-e TZ=Asia/Shanghai \
deanxv/lmarena2api

命令参数详解：

--name lmarena2api: 为容器指定一个名称。
-d: 让容器在后台运行。
--restart always: 设置容器随 Docker 服务自动启动。
-p 10088:10088: 将宿主机的 10088 端口映射到容器的 10088 端口，这是 API 服务的访问端口。
-v $(pwd)/data:/app/lmarena2api/data: 将当前目录下的 data 文件夹挂载到容器内，用于持久化保存数据。
-e LA_COOKIE 和 -e CF_CLEARANCE: 设置前面获取到的环境变量。
-e API_SECRET: 设置一个自定义的密钥，用于保护你的 API 接口，防止被他人滥用。
-e TZ=Asia/Shanghai: 设置容器时区为上海时间。

第四步：处理镜像拉取问题

如果上述命令中的 deanxv/lmarena2api 镜像无法拉取（例如网络问题），可以尝试使用 GitHub 的容器镜像仓库。只需将镜像名称替换为：
ghcr.io/deanxv/lmarena2api

第五步：验证部署

部署成功后，你可以通过访问 http://你的服务器IP:10088 来测试服务是否正常运行。如果配置了 API_SECRET，调用 API 时需要在请求头中带上这个密钥。

这个项目还提供了强大的监控功能，例如实时统计 QPS、响应时间，并能与 Prometheus 和 Grafana 集成，非常适合用于生产环境的性能分析和告警。

运行容器

现在你可以启动这个容器来运行项目了。请在 PowerShell 中输入以下命令：

docker run -it --rm my-browser-use

命令说明

-it：让容器以交互模式运行，这样你就能看到程序的输出日志。
--rm：当容器停止运行时，自动清理容器文件，避免占用过多磁盘空间。

这说明你的 Docker 容器已经成功启动，并且 browser-use 这个程序正在正常运行。

你看到的这些密密麻麻的文字，其实是这个程序的帮助菜单。因为你刚才直接运行了 docker run -it --rm my-browser-use，而没有告诉程序具体要做什么（比如“打开百度”或者“点击按钮”），所以它默认就把所有它能做的事情都列出来给你看了。

这就像是你打开一个遥控器，但没按任何频道键，遥控器就显示“我可以换台、可以调音量、可以关机...”。

接下来该怎么做？

既然程序已经跑起来了，你需要给它下达具体的指令。根据截图中的帮助信息，你可以尝试以下几个最基础的命令来测试它：

测试 1：查看版本或初始化

如果你想看它能不能正常响应，可以试着让它初始化一个配置文件：

docker run -it --rm my-browser-use init

测试 2：打开一个网页

这是最直观的操作。你可以让它打开百度试试。

注意：因为是在 Docker 里运行，默认是没有图形界面的（Headless）。如果你想看到浏览器窗口弹出来，配置会比较复杂（需要挂载 X11）。

如果你只是想看它能不能跑通逻辑，可以尝试让它以“无头模式”（不显示界面）打开网页并截图，或者查看网页标题：

# 尝试打开百度并截图（截图会保存在容器内，需要挂载目录才能看到）
docker run -it --rm -v $(pwd):/app/output my-browser-use open https://www.baidu.com

测试 3：进入交互模式

这个工具看起来支持命令行交互。你可以试着直接进入它的 shell（如果支持的话），或者查看更详细的帮助：

# 查看特定命令的帮助，比如 open 命令怎么用
docker run -it --rm my-browser-use open --help

分析结果：

命令执行成功：Docker 成功启动了容器，并运行了程序。
程序反馈：程序没有报错，而是打印出了 open 命令的使用说明。
- usage: browser-use open [-h] url：这行最关键，它告诉你 open 命令后面必须跟一个参数：url（网址）。
- positional arguments: url：再次确认了你需要提供一个网址。

结论：
你刚才只是问了程序“open 命令怎么用”，程序回答了“请给我一个网址”。现在你需要给它一个真正的网址让它去访问。

下一步操作：
请尝试运行以下命令，让它打开百度：

docker run -it --rm my-browser-use open https://www.baidu.com

预期结果：

程序会启动浏览器（在后台无界面运行）。
你会看到日志输出，显示正在加载页面、页面标题等信息。
最后程序可能会自动退出（因为 --rm 参数，且任务执行完毕）。

你输入了 docker run ... open https://www.baidu.com。
程序输出了 url: https://www.baidu.com。
然后光标回到了命令提示符。

这说明程序成功接收了你的指令，并且识别出了网址。

为什么没有看到浏览器弹窗？

这是正常的。因为我们在 Docker 里运行，默认是无头模式（Headless），也就是没有图形界面。它在后台默默地打开了浏览器，加载了百度，然后因为任务完成了（只是“打开”而已，没有后续操作），它就自动退出了。

接下来怎么玩？

既然“打开”成功了，我们需要给它点更有挑战性的任务，比如“截图”或者“获取标题”，这样我们才能看到效果。

尝试 1：让它截图（推荐）

我们需要把容器里的截图文件“拿”到电脑上来。

在 PowerShell 里创建一个文件夹来存截图
```
mkdir screenshots
```

运行命令，让它截图并把文件复制出来：

docker run -it --rm -v ${PWD}/screenshots:/app/screenshots my-browser-use screenshot https://www.baidu.com /app/screenshots/baidu.png

-v ...：这是关键！它把你电脑上的 screenshots 文件夹挂载到了容器里。

screenshot：这是程序的动作命令。
/app/screenshots/baidu.png：这是容器里保存图片的路径。

运行完后，去你桌面的 browser-use-main 文件夹里的 screenshots 文件夹看看，应该会出现一张 baidu.png！

尝试 2：让它提取网页标题

如果截图太麻烦，可以试试让它把网页标题打印出来：

docker run -it --rm my-browser-use extract "document.title" --url https://www.baidu.com

其他各种玩法你可以自己摸索一下

第六步：这次关了，下次怎么重新运行

因为你之前用了 --rm 参数，容器关掉后就彻底销毁了。下次想重新用，只需要再次执行启动命令即可，你的数据和镜像都还在。

核心概念

镜像：就像是一个“游戏安装包”，它是静态的，存在硬盘里，不会消失。
容器：就像是“运行中的游戏”，它是动态的。你用了 --rm，意味着游戏一关，这个“存档”就被删了。

所以，下次你想用，只需要重新“启动游戏”即可。

这个和学习sql注入的靶场：sqli-labs，情况类似：怎么部署 sqli-Labs（SQL 注入练习靶场）及less1、2讲解_sql注入靶场部署-CSDN博客

要是想了解SQL注入：

SQL注入五步法：从入门到精通_sql注入不用=-CSDN博客

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工具使用进阶内容：

Sqlmap：选取sqli-labs中less-8进行sqlmap注入测试-CSDN博客

sql注入结合sqli-labs举例的进阶内容：《SQL注入进阶实验：基于sqli-Labs的报错注入（Error-Based Injection）实战解析》-CSDN博客

下次如何重新运行？

非常简单，你只需要再次输入之前成功的命令：

docker run -it --rm my-browser-use open https://www.baidu.com

每次运行这行命令，Docker 都会基于你的镜像 my-browser-use 创建一个全新的容器，执行完任务后自动销毁。这是最干净、最推荐的做法。

进阶：如果你想“暂停”而不是“销毁”

如果你希望关掉窗口后，下次还能回到原来的状态（比如浏览器还开着，之前的登录状态还在），你需要去掉 --rm 参数，并使用“启动/停止”模式。

步骤如下：

第一次运行时（不加 --rm，并给个名字）

1docker run -it -d --name my-browser-container my-browser-use

-d：后台运行。
--name my-browser-container：给容器起个名字，方便管理。

当你想暂停时
```
docker stop my-browser-container
```
下次想继续运行时
```
docker start -ai my-browser-container
```

-ai：重新连接回它的界面。

总结

对于你现在的学习阶段，直接用 docker run 重新跑一遍是最简单的。不用担心，镜像一直都在，随时可以启动。

总结

你现在的状态是“万事俱备，只欠东风”。

Docker 环境：✅ 搞定
镜像构建：✅ 搞定
程序运行：✅ 搞定

接下来就是你根据 browser-use 的文档，去编写具体的任务指令了！

其他各种玩法你可以自己摸索一下，加油吧！

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前言

下载地址：

为什么它值得关注？

如何使用？

🐳 使用 Docker 部署 LMArena2API

第一步：准备环境

第二步：获取必要的 Cookie

为什么会出现 403 错误

解决方案：如何获取“新鲜”的有效 Cookie

第三步：运行 Docker 命令

方案一：自己构建镜像（最稳妥，推荐）

情况一：你在用 Browser Use（浏览器自动化）

情况二：你在用 LMSYS Arena 的第三方 Docker 镜像

可能出现的问题

问题1：

问题2：

问题3：

问题4：

问题5：

问题6：

方案二：使用现成的公共镜像（如果有）

拿到镜像名后的完整步骤

第四步：处理镜像拉取问题

第五步：验证部署

运行容器

接下来该怎么做？

测试 1：查看版本或初始化

测试 2：打开一个网页

测试 3：进入交互模式

为什么没有看到浏览器弹窗？

接下来怎么玩？

尝试 1：让它截图（推荐）

尝试 2：让它提取网页标题

第六步：这次关了，下次怎么重新运行

核心概念

下次如何重新运行？

进阶：如果你想“暂停”而不是“销毁”

总结

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