2台主机2个gpu部署deepseek

<think>嗯，用户想知道如何在两台主机和两个GPU上部署DeepSeek模型，需要分布式部署方案和DeepSpeed教程。首先，我需要回忆一下相关的引用内容。引用1提到在蓝耘智算平台上搭建多机多卡分布式训练环境，以DeepSeek为例，涉及网络配置、通信优化等。引用2是关于vllm多机多卡部署，但用户可能更关注DeepSpeed，所以可能需要结合引用1和引用3的信息。引用3里有一个Tencent-Hunyuan-Large的源码解读，里面涉及DeepSpeed的启动过程，应该有用。 首先，我需要确定用户的环境：两台主机，每台一个GPU，共两个GPU。部署DeepSeek模型的话，分布式训练一般会用数据并行、模型并行或者混合并行。因为只有两个GPU，可能数据并行比较适合，但如果模型太大，可能需要模型并行。不过DeepSpeed支持ZeRO优化，可以节省显存，所以可能更适合。 接下来，步骤应该是环境准备，包括安装NCCL、配置SSH免密登录，设置网络。然后安装必要的库，比如DeepSpeed、transformers。之后配置主机文件和DeepSpeed的配置文件，设置分布式参数。然后准备训练脚本，使用DeepSpeed的启动器。 需要注意的是，用户可能对网络配置不太熟悉，比如NCCL的环境变量设置，如引用3提到的根据网络类型配置NCCL的环境变量。例如，使用以太网的话可能需要设置NCCL_SOCKET_IFNAME。另外，引用1里提到网络配置和通信优化，可能需要确保主机之间的网络延迟低，带宽足够。 然后，训练脚本部分，用户需要正确初始化分布式后端，使用deepspeed.init_distributed()。同时，模型需要用deepspeed.initialize来包装，应用ZeRO优化。数据加载部分要使用分布式Sampler。 可能的问题点包括SSH配置是否正确，防火墙是否开放端口，NCCL版本是否兼容，以及DeepSpeed配置是否正确。例如，用户可能遇到连接失败，需要检查hostfile文件里的IP和slot是否正确，或者是否所有节点都安装了相同的软件版本。 最后，用户可能需要具体的启动命令示例，比如deepspeed --hostfile=hostfile train_script.py --deepspeed ds_config.json。同时，监控工具如nvitop和dcgmmi可以帮助查看资源使用情况，如引用1和引用2提到的资源管理与监控。 还需要考虑是否用户需要多机训练还是推理，问题中的部署可能指训练或者推理。引用2讨论的是vllm用于推理部署，但用户的问题是关于DeepSpeed，所以应该是训练部署。不过需要确认，但根据用户最后的请求，应该主要是训练方面的。 总结步骤：环境准备→软件安装→配置文件→训练脚本→启动训练→监控调试。可能还需要提供优化建议，如通信优化、混合精度、检查点配置等，如引用1提到的通信优化和并行策略。</think>### 分布式部署DeepSeek模型（两台主机+两个GPU） #### 一、环境准备 1. **网络配置** - 确保两台主机处于同一局域网，可通过`ping`命令测试连通性 - 配置SSH免密登录：使用`ssh-keygen`生成密钥，将公钥添加到对方`~/.ssh/authorized_keys` - 设置NCCL环境变量（关键配置）： ```bash export NCCL_IB_DISABLE=1 # 禁用InfiniBand（适用于普通以太网） export NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0 # 指定网卡名称[^3] ``` 2. **软件依赖** ```bash # 所有节点安装相同版本的软件 pip install deepspeed>=0.12.3 transformers>=4.37.0 ``` #### 二、分布式配置 1. **主机文件配置** 创建`hostfile`文件，指定节点IP和GPU数量： ``` 192.168.1.101 slots=1 # 主机A 192.168.1.102 slots=1 # 主机B ``` 2. **DeepSpeed配置文件** (`ds_config.json`) ```json { "train_batch_size": 32, "gradient_accumulation_steps": 2, "optimizer": { "type": "AdamW", "params": { "lr": 5e-5 } }, "fp16": { "enabled": true }, "zero_optimization": { "stage": 2, "offload_optimizer": { "device": "cpu" } } } ``` #### 三、训练脚本示例 (`train.py`) ```python import deepspeed from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # 初始化分布式训练 deepspeed.init_distributed(dist_backend="nccl") # 加载模型 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base") # DeepSpeed引擎初始化 model_engine, optimizer, _, _ = deepspeed.initialize( model=model, model_parameters=model.parameters(), config_params="ds_config.json" ) # 分布式数据加载 dataset = [...] # 自定义数据集 sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=8, sampler=sampler) # 训练循环 for batch in dataloader: outputs = model_engine(**batch) model_engine.backward(outputs.loss) model_engine.step() ``` #### 四、启动训练 ```bash deepspeed --hostfile=hostfile --num_nodes=2 --num_gpus=1 \ train.py --deepspeed ds_config.json ``` #### 五、关键优化点 1. **通信优化** - 设置`NCCL_ALGO=Ring`指定集合通信算法 - 启用梯度压缩：在`ds_config.json`中添加`"communication_data_type": "fp16"`[^1] 2. **混合精度训练** ```json { "fp16": { "enabled": true, "loss_scale": 0, "initial_scale_power": 16 } } ``` 3. **检查点配置** ```python # 保存检查点时需同步所有节点 if model_engine.global_rank == 0: model_engine.save_checkpoint("checkpoint_dir") ``` #### 六、监控与调试 1. **资源监控** ```bash # 所有节点运行 nvitop # GPU监控 dcgmi dmon -e 203 # 监控NCCL通信状态 ``` 2. **日志分析** - 检查`deepspeed_logs/`目录下的分布式训练日志 - 使用`torch.distributed.barrier()`同步调试信息