vllm serve gpu分布式

### vLLM框架在GPU上的分布式服务部署 #### 配置环境与依赖项安装 为了使vLLM能够在多GPU环境中运行，需先配置好Python虚拟环境并安装必要的库。通常情况下，这涉及到PyTorch及其对应的CUDA版本的安装。 对于支持多GPU操作的部分，可以利用已经集成到`torch.distributed`中的NVIDIA Collective Communications Library (NCCL)，它提供了针对广播、all-reduce等算法的有效实现[^1]。通过这些原语，可以在多个GPU之间高效同步模型参数更新和其他数据交换过程。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` #### 初始化Distributed Backend 当准备启动基于vLLM的应用程序时，应该初始化一个合适的distributed backend来管理集群内的通信协调工作。这里推荐采用`nccl`作为backend选项之一，因为它特别适合于配备有NVLink互联技术的高性能计算平台。 ```python import os import torch.distributed as dist def init_distributed(): rank = int(os.environ['RANK']) world_size = int(os.environ['WORLD_SIZE']) dist.init_process_group( backend='nccl', # 使用NCCL进行高效的GPU间通讯 init_method='env://', world_size=world_size, rank=rank ) ``` #### 设置DataParallel or DistributedDataParallel 根据具体应用场景和个人偏好，在构建神经网络实例之后可以选择使用`nn.DataParallel`或更先进的`nn.DistributedDataParallel`(DDP)模式来进行训练和服务推理任务。后者往往能带来更好的性能表现以及更低的学习曲线。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = "your-model-path" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) if not dist.is_initialized() or dist.get_rank() == 0: print(f"Loading model from {model_name_or_path}") # Wrap the model with DDP ddp_model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model.cuda()) ``` #### 启动脚本编写 最后一步就是创建一个多进程入口文件用于实际执行上述逻辑。可以通过设置环境变量的方式指定节点数量(`NODE_RANK`)、每台机器上的GPU数目(`GPUS_PER_NODE`)以及其他必要参数。 ```bash export NODE_RANK=$SLURM_PROCID export GPUS_PER_NODE=$(nvidia-smi -L | wc -l) srun python3 train.py ... ``` 以上即为基本的vLLM框架下GPU分布式服务部署指南。值得注意的是，具体的实施细节可能会因项目需求而有所差异，因此建议开发者们仔细阅读官方文档获取最准确的信息。