翻译:怎么用32卡跑DeepSeek-R1-INT8的vllm框架
时间: 2025-04-03 21:13:42 浏览: 51
### 使用 vLLM 框架在 32 张 GPU 上部署 DeepSeek-R1-INT8 模型的方法
#### 环境准备
为了成功运行 DeepSeek-R1-INT8 模型,需要满足以下条件:
1. **硬件配置**
根据模型规模和量化方式,每张显卡应具备足够的显存来支持 INT8 推理。对于 DeepSeek-R1 (32B 参数),即使采用 INT8 或更低精度的量化方案,仍需较高的显存量[^2]。假设每张 A100 (40GB) 能够承载部分子模型,则总显存需求可以通过分布式训练进一步降低。
2. **软件依赖**
- Python >= 3.9
- PyTorch >= 2.0
- NVIDIA CUDA Toolkit >= 11.8
- `vllm` 库及其相关依赖项
#### 安装与初始化
通过 pip 安装最新版本的 vLLM 及其必要组件:
```bash
pip install vllm torch==2.0.0 torchvision cudatoolkit==11.8
```
确认集群中的所有节点均已正确连接并共享相同的网络环境。此外,还需验证 NCCL 是否已启用以加速多机通信性能[^4]。
#### 配置脚本编写
创建一个名为 `run_vllm_deployment.py` 的 Python 文件,内容如下所示:
```python
from vllm import LLM, SamplingParams
if __name__ == "__main__":
model_path = "/path/to/deepseek-r1-int8-model"
llm = LLM(
model=model_path,
tensor_parallel_size=32, # 对应于使用的GPU数量
dtype="int8", # 设置数据类型为 int8
seed=0 # 初始化随机种子以便重现实验结果
)
sampling_params = SamplingParams(
temperature=0.8,
top_p=0.95,
max_tokens=512 # 控制最大生成长度
)
prompt = "Write a short story about an adventurous cat."
outputs = llm.generate([prompt], sampling_params)
for output in outputs:
generated_text = output.outputs[0].text
print(f"Generated Text:\n{generated_text}")
```
上述代码片段定义了一个简单的文本生成任务,并指定了采样参数以及目标设备数目(即此处提到的 32 枚 GPU)。注意调整路径变量指向实际下载好的权重位置。
#### 运行命令
最后,在终端输入以下指令启动程序:
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,...,31 py
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