要在多节点多卡的环境中部署一个大模型，可以使用 vLLM（Very Large Language Model）框架。vLLM 是一个高效的推理和服务框架，特别适合大规模语言模型的部署。以下是实现多节点多卡部署的步骤：
1. 环境准备
- 硬件：确保你有多个节点，每个节点上有多个 GPU。
- 软件：
- Python 3.8+
- PyTorch（支持 CUDA）
- vLLM 框架
- NCCL（用于多节点多卡通信）
- MPI 或 Ray（用于分布式任务调度）
2. 安装依赖
在每个节点上安装必要的依赖：
# 安装 PyTorch（根据 CUDA 版本选择）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118# 安装 vLLM
pip install vllm# 安装 Ray 用于分布式调度
pip install ray
3. 配置多节点环境
确保所有节点之间可以通过 SSH 无密码访问，并且 NCCL 配置正确。
3.1 配置 SSH 无密码访问
在主节点上生成 SSH 密钥并分发到其他节点：
ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id user@node1
ssh-copy-id user@node2
3.2 配置 NCCL
确保所有节点的 NCCL 版本一致，并设置以下环境变量：
export NCCL_DEBUG=INFO
export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0 # 根据实际网络接口名称修改
export NCCL_IB_DISABLE=1 # 如果使用以太网而非 InfiniBand
4. 使用 Ray 启动多节点任务
Ray 是一个分布式任务调度框架，适合在多节点环境中运行 vLLM。
4.1 启动 Ray 集群
在主节点上启动 Ray Head：
ray start --head --port=6379 --redis-password='password'
在其他节点上启动 Ray Worker：
ray start --address='<主节点IP>:6379' --redis-password='password'
4.2 编写分布式推理脚本
以下是一个使用 Ray 和 vLLM 的分布式推理脚本示例：
import ray
from vllm import LLM, SamplingParams# 初始化 Ray
ray.init(address="auto")# 定义模型和采样参数
model_name = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.95, max_tokens=100)# 在每个节点上加载模型
@ray.remote(num_gpus=1)
class ModelWorker:def __init__(self, model_name):self.llm = LLM(model=model_name)def generate(self, prompts):return self.llm.generate(prompts, sampling_params)# 启动多个 Worker
workers = [ModelWorker.remote(model_name) for _ in range(8)] # 假设每个节点有 1 个 GPU# 分发任务
prompts = ["Hello, how are you?", "What is the capital of France?"]
results = ray.get([workers[i % len(workers)].generate.remote([prompts[i]]) for i in range(len(prompts))])# 打印结果
for result in results:print(result)
5. 运行脚本
在主节点上运行脚本：
python distributed_vllm.py
6. 监控和优化
- 使用
nvidia-smi监控 GPU 使用情况。 - 使用 Ray Dashboard 监控任务状态。
- 根据性能瓶颈调整模型分片、数据并行或流水线并行策略。
7. 注意事项
- 模型分片：如果模型太大，可以使用 Tensor Parallelism 或 Pipeline Parallelism 将模型分片到多个 GPU 上。
- 网络带宽：确保节点之间的网络带宽足够，避免通信成为瓶颈。
- 批量推理：调整批量大小以充分利用 GPU 资源。