大模型推理：VLLM多机多卡分布式本地部署
在当前的人工智能领域，大模型（如Transformers）在自然语言处理、计算机视觉等多个领域显示出了强大的性能。然而，这些模型通常具有极高的计算和存储需求，导致单机单卡的推理方式在处理大规模需求时显得捉襟见肘。因此，实现多机多卡的分布式部署，将是提升大模型推理能力的重要途径。
VLLM简介
VLLM是一个专为大型语言模型推理而优化的库，旨在提高推理速度和内存使用效率。它不仅支持多GPU运行，还能在多台机器之间进行负载均衡，充分利用集群资源，以达到更高的吞吐量。
环境准备
在进行多机多卡分布式部署之前，我们需要确保环境的搭建。以下是最基本的步骤：
- 安装依赖： 确保每一台机器上均安装了Python环境、必要的库（如PyTorch、VLLM等）。可以使用如下命令安装：
bash
pip install torch vllm
- 配置集群： 确保每一台机器之间能够互相通信，可以通过SSH进行无密码登录。
代码示例
以下是一个使用VLLM进行多机多卡分布式推理的基本示例。假设我们在两台机器上，每台机器有4个GPU。
主机代码（Host.py）
import torch
import vllm
def main():
model_name = "gpt-2" # 选择预训练模型
# 初始化VLLM
model = vllm.Model.from_pretrained(model_name)
# 在多卡模式下分布式运行
device = f"cuda:{torch.distributed.get_rank() % torch.cuda.device_count()}"
model.to(device)
# 设置输入文本
input_text = "Once upon a time in a land far away,"
# VLLM推理
with torch.no_grad():
output = model.generate(input_text, max_length=50)
print(output)
if __name__ == "__main__":
main()
启动分布式训练
在启动分布式推理之前，需要设置必要的环境变量。可以使用torch.distributed.launch工具来启动：
# 在机器1上执行
export MASTER_ADDR=机器1的IP
export MASTER_PORT=12345
export WORLD_SIZE=8 # 总共8个进程，2台机器各4个GPU
export RANK=0 # 机器1的rank为0-3中的一个
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 Host.py
# 在机器2上执行
export MASTER_ADDR=机器1的IP
export MASTER_PORT=12345
export WORLD_SIZE=8
export RANK=4 # 机器2的rank为4-7中的一个
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 Host.py
总结
通过使用VLLM库，我们可以轻松实现大模型的多机多卡分布式推理。这种方法大大提升了推理速度和系统资源的利用率，使得在实际应用中，我们能够更好地满足需求。在商业应用及科研探索中，这种模型的高效部署无疑将为我们带来更大的便利和可能性。
需要注意的是，在实际部署中，网络带宽、延迟等因素都会影响分布式推理的效果，因此在进行集群部署时，需要针对性的进行性能优化和参数调整。
