VLLM 集群部署

<think>好的，用户的问题是关于如何在集群环境中部署VLLM，特别是分布式设置。我需要先理解用户的需求，然后根据提供的引用资料整理出步骤。 首先，用户提到VLLM的分布式部署，参考引用3和4，其中提到多节点部署和集群与分布式的区别。我需要确保步骤包括环境准备、配置文件设置、网络配置、启动命令和验证测试。 接下来，系统级指令要求生成相关问题，所以最后需要列出相关问题，确保覆盖部署步骤、优化、验证和常见问题。 要注意使用中文回答，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$。但当前问题不涉及数学公式，可能不需要使用。代码块需要用正确格式，比如YAML配置示例。 需要检查引用标记是否正确，每个引用来源对应正确的脚注。比如引用3讨论多节点部署，引用4解释分布式与集群区别，引用2关于vllm_config.yaml配置。 然后，整理部署步骤，分点说明，每个步骤详细说明要点，如Docker镜像构建、通信环境配置、YAML参数调整、多节点启动命令等。同时，确保使用用户提供的引用资料来支持每个步骤，例如在通信环境配置部分引用3和4。 可能用户需要具体的示例，比如vllm_config.yaml的配置片段，所以要包含代码块。同时，问题记录部分需要参考引用中的问题记录，但当前引用中没有具体问题，可能需要根据常见问题补充。 最后，生成的相关问题要围绕VLLM部署的后续步骤，比如性能优化、验证方法、常见错误处理等，确保用户能进一步探索。 需要确认所有引用正确，没有遗漏，并且回答结构清晰，步骤明确，符合用户要求。</think>### 如何在集群环境中部署VLLM（分布式设置） #### 1. 环境准备与通信配置 - **多节点网络要求**：确保集群节点间网络互通，建议使用高速网络（如InfiniBand）减少通信延迟[^3] - **Docker镜像构建**：使用包含vLLM及其依赖的基础镜像，需预装NCCL、CUDA等驱动 ```dockerfile FROM nvidia/cuda:12.1.1-base RUN pip install vllm>=0.3.0 torch>=2.1.0 ``` - **NCCL配置**：设置`NCCL_IB_DISABLE=0`启用InfiniBand，配置`NCCL_SOCKET_IFNAME=eth0`指定网卡 #### 2. 分布式参数配置 创建`vllm_config.yaml`配置文件，关键参数示例： ```yaml engine: tensor_parallel_size: 4 # 单节点GPU数量 distributed_executor_backend: nccl # 通信后端 max_num_seqs: 128 # 最大并行请求数 scheduler: policy: fcfs # 调度策略 ``` #### 3. 多节点启动命令 采用`torch.distributed`启动方式，主节点（IP:192.168.1.100）执行： ```bash # 主节点 python -m vllm.entrypoints.api_server \ --config vllm_config.yaml \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --distributed-init-method tcp://192.168.1.100:9999 \ --node-rank 0 \ --num-nodes 2 ``` 工作节点执行： ```bash # 工作节点（IP:192.168.1.101） python -m vllm.entrypoints.api_server \ --config vllm_config.yaml \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --distributed-init-method tcp://192.168.1.100:9999 \ --node-rank 1 \ --num-nodes 2 ``` #### 4. 验证与测试 使用`curl`测试分布式推理： ```bash curl http://192.168.1.100:8000/generate \ -d '{"prompt": "北京是中国的", "max_tokens": 50}' ``` 验证各节点GPU显存使用情况： ```bash nvidia-smi --query-gpu=memory.used --format=csv ```