使用A100四机ray集群测试deepseek满血版

### 配置和测试DeepSeek模型在Ray集群上的性能 为了配置并测试 DeepSeek 模型在一个由四个 A100 GPU 组成的 Ray 集群上的性能，以下是详细的说明： #### 1. 安装必要的依赖项 确保安装了支持分布式计算所需的库以及 DeepSeek 所需的相关工具包。可以通过以下命令完成环境准备： ```bash pip install deepseek ray torch torchvision transformers datasets accelerate ``` 这些库分别用于处理深度学习框架、数据集管理、加速训练过程等功能。 --- #### 2. 初始化 Ray 集群 创建一个基于四台 A100 GPU 的 Ray 集群，并初始化资源分配。通过 `ray.init()` 方法设置集群参数[^3]。 ```python import ray # 初始化 Ray 集群 ray.init(address='auto', dashboard_host="0.0.0.0", num_gpus=4) print(ray.cluster_resources()) ``` 上述代码会启动本地或远程的 Ray 集群，并打印可用的硬件资源列表（如 CPU 和 GPU 数量）。`address='auto'` 表明自动检测现有集群地址；如果是在单机环境中运行，则无需指定具体 IP 地址。 --- #### 3. 加载 DeepSeek 模型 利用 Hugging Face Transformers 库加载预训练好的 DeepSeek 大规模语言模型 (LLM)，例如 `ds-base-7b` 或其他变体版本[^4]。 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name = "deepseek/ds-base-7b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, trust_remote_code=True, device_map="auto", offload_folder="./offload" # 如果内存不足可启用磁盘缓存功能 ).eval() ``` 这里设置了 `device_map="auto"` 参数让 PyTorch 自动将各层权重分布到多张显卡上以实现高效推理操作。 --- #### 4. 并行化推断逻辑设计 定义一个函数来封装每次调用 LLM 进行文本生成的过程，并将其转换为适合于 Ray Remote Tasks 使用的形式[^5]: ```python @ray.remote(num_cpus=1, num_gpus=1) # 设置每任务占用一台GPU设备 def generate_text(prompt: str): inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to('cuda') outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=50, do_sample=False) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return {"input": prompt, "output": result} ``` 此部分实现了异步执行多个输入序列的任务调度机制，从而充分利用整个系统的算力优势。 --- #### 5. 测试与评估性能表现 构建一组样例提示词(phrases)，提交给前面定义好的 remote function 来获取对应的响应结果[]^6]^. ```python prompts = ["Explain quantum mechanics simply.", "Write an email apologizing for being late.", "Tell me about the history of AI."] results = [] for p in prompts: future_result = generate_text.remote(p) results.append(future_result) outputs = ray.get(results) for o in outputs: print(o["input"]) print("-->") print(o["output"], "\n") ``` 最后收集所有已完成作业的结果并通过标准输出展示出来供进一步分析研究之用. --- ### 总结 综上所述，在具备适当软硬件条件的前提下，按照前述步骤即可顺利完成针对特定应用场景下的大规模自然语言处理需求——即部署并评测 DeepSeek 开源大模型于高性能计算平台之上所展现出的实际效能指标状况如何变化发展等情况的研究工作。