vllm多机多卡推理
时间: 2025-02-21 18:27:52 浏览: 194
### vLLM 多机多卡分布式推理配置
#### 配置环境准备
为了成功实施vLLM的多节点多GPU部署,需确保所有参与计算的节点都安装了相同版本的操作系统以及必要的依赖库。这包括但不限于Python解释器、CUDA工具包及其驱动程序等[^1]。
#### 初始化集群设置
在启动之前,要定义好各个节点之间的通信机制。通常情况下会采用一种名为AllReduce的技术来同步不同设备上的梯度信息或其他参数更新情况。对于vLLM而言,在较新的版本里已经内置支持这样的功能,使得开发者能够更加便捷地完成跨机器间的协作工作。
#### 启动服务端口监听
每台作为worker角色存在的计算机都需要开启特定的服务端口号用于接收来自其他成员发送过来的数据流;与此同时master节点负责统筹整个系统的运作流程并向外界提供统一访问接口。具体来说就是通过命令行指定`--host`和`--port`选项来告知当前实例应该绑定哪个网络地址及对应的TCP/IP端口。
```bash
python -m vllm.server --model <your_model_path> --tensor-parallel-size <num_gpus_per_node> --pipeline-parallel-size <num_nodes>
```
上述脚本中,`<your_model_path>`代表本地存储的大规模预训练模型文件夹路径;而`<num_gpus_per_node>`则指明单个工作站内部可用图形处理器数量;最后`<num_nodes>`表示总共涉及了多少独立物理主机参与到此次联合运算当中去。
#### 调整资源配置策略
考虑到实际应用场景可能存在差异化的性能需求,因此允许用户自定义一些高级别的控制参数以达到最佳效果。比如调整batch size大小、启用混合精度模式等等都可以有效提高整体效率而不影响最终输出质量[^3]。
#### 测试连接稳定性
当一切准备工作就绪之后就可以尝试发起简单的查询请求看看是否能得到预期响应结果了。如果遇到任何异常状况务必及时排查原因所在直至解决问题为止。一般建议先从小规模测试做起逐步扩大范围直到确认无误后再正式投入使用。
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